GoogleNet

原创 已于 2023-12-28 15:26:03 修改 · 358 阅读 · 5 ·
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#网络

于 2023-12-28 15:13:19 首次发布

时间：2014

网络中的亮点：

  • 引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息）
  • 使用1×1的卷积核进行降维以及映射处理
  • 添加两个辅助分类器帮助训练
  • 丢弃全连接层，使用平均池化层（大大减少模型参数）

AlexNex和VGG都只有一个输出层，GoogleLeNet有三个输出层（其中两个辅助分类层）

pythonSuperman
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GoogLeNet 浅析
晓野豬
07-07 1552
  GoogLeNet 于论文《Going deeper with convolutions》中提出，并一举斩获 2014 年 ImageNet 挑战赛的冠军。一般而言，增加网络深度和宽度是提升网络性能最直接的方法，但这样也会带来诸多问题：  GoogLeNet 共有 22 层网络，但其参数量却比 AlexNet 和 VGG 小很多。GoogLeNet 主要通过以下方法来提升网络的性能：  GoogLeNet 的网络结构如下，共有 22 层（蓝色部分）。关于 GoogLeNet 网络的分析，主要关注在两个
GoogLeNet
weixin_43566977的博客
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GoogLeNet相关说明
GoogLeNet详解
weixin_68114439的博客
05-08 1672
GoogLeNet是Google在2014年提出的深度卷积神经网络架构，在ILSVRC 2014比赛中取得了冠军。它的主要创新在于提出了"Inception"模块，通过精心设计的网络结构在保持计算效率的同时显著提高了性能。
googlenet
weixin_45902056的博客
03-31 1881
googlenet的优点： 模型又准又轻 深度加到22层，引入Inception模块，利用不同卷积核提取不同程度的信息 采用1x1 卷积进行降维以及映射处理减少了计算量，增加模型深度提高非线性表达能力 GAP, 每一个通道求平均即平均池化层，不用FC，减少了参数量 在训练时有辅助分类器 下面是Googlenet代码 import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F class GoogLeNet(nn.Mo
经典网络GoogLeNet介绍
网络资源是无限的
02-06 1339
经典网络GoogLeNet由Christian Szegedy等于2014年提出，论文名为《Going deeper with convolutions》，论文见：https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf GoogLeNet网络用到了Inception-v1模块，关于Inception模块的介绍可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/113482036 假如输入图像大小为n*n，过滤器(filter
GoogLeNet模型详解
m0_62919535的博客
01-28 2777
GoogLeNet是谷歌工程师设计的深度神经网络结构，于2014年在ImageNet比赛中取得了冠军。它的设计特点在于既有深度，又在横向上拥有“宽度”，并采用了一种名为Inception的核心子网络结构。这个网络名字中的“GoogLeNet”是对LeNet的致敬，LeNet是早期由Yann LeCun设计的卷积神经网络。
卷积神经网络：GoogLeNet
Wei_sx的博客
01-10 1525
首先，我们需要定义一个 Inception 模块，这是 GoogLeNet 的基本构建块。# 1x1 卷积分支# 1x1 卷积 + 3x3 卷积分支# 1x1 卷积 + 5x5 卷积分支# 3x3 池化 + 1x1 卷积分支# 将所有分支连接在一起接下来，我们将定义 GoogLeNet 整体结构，利用上面定义的 Inception 模块。# 卷积层# Inception 模块# 上采样和分类。
GoogLenet网络详解
fakerth的博客
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GoogLenet网络详解
GoogleNet神经网络介绍
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03-29 1973
GoogleNet 超详细介绍！入门必看！
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09-28
GoogLeNet，全称Inception Network，是由Google在2014年提出的深度学习模型，主要用于图像识别任务。这个框架的设计理念是通过并行化不同的卷积核大小来提高模型的深度和宽度，同时降低计算复杂度。GoogLeNet在...
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02-03
因此，我将以“基于GoogLeNet的危险物品检测”为题，扩充内容撰写一篇文章，但请注意，由于缺乏详细信息，文章内容将包含一定程度的假设和推测。 GoogLeNet，也被称作Inception V1，是一种深度学习的卷积神经网络...
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12-29
GoogLeNet 论文原文.pdf 本文档是 GoogLeNet 论文的原文，来自 Google 研究员 Christian Szegedy 等人的作品。论文中提出了深度卷积神经网络架构 Inception，用于图像识别和目标检测任务。GoogLeNet 是 Inception ...
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06-02
标题中的“基于GoogleNet的汽车种类识别”是一个深度学习项目，目标是利用计算机视觉技术来识别不同类型的汽车。GoogleNet，全称为Inception网络，是由Google在2014年提出的一种深度卷积神经网络（CNN）架构，它在...
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08-19
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服务器被DDOS跟CC攻击了怎么处理,如何抵御攻击?
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而 CC 攻击更偏向“应用层”，它模拟真实用户不断访问动态页面、接口或登录行为，消耗服务器计算资源，往往在带宽并未完全打满的情况下就能造成服务不可用。真正成熟的防御体系，并不是完全杜绝攻击，而是在攻击发生时，业务依然能够保持可控、可恢复、可持续。CDN 节点分布在各地，天然具备分散流量的能力，攻击流量会被分摊到多个节点，减少单一服务器的压力。在应急阶段结束后，更重要的是建立长期、系统化的防御策略。无论是企业官网、电商平台，还是游戏、接口服务，一旦被攻击，轻则访问缓慢、用户流失，重则业务中断、数据风险增加。
IPv6过渡技术：从双栈到自动隧道
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随着IPv4地址资源的枯竭，IPv6的大规模部署已成必然趋势。然而，现实世界的复杂性决定了从IPv4到IPv6的过渡不可能一蹴而就。在这条演进之路上，各种过渡技术应运而生，它们像桥梁一样连接着新旧两个协议世界。本文将深入探讨IPv6路由技术、过渡技术原理与实践应用，为你提供从理论到实践的完整知识体系。OSPFv3（Open Shortest Path First version 3）是专门为IPv6设计的路由协议，它在OSPFv2的基础上进行了重大改进。 OSPFv3关键改进：协议独立性：OSPFv3
网络进阶教程：仅部署一个中心节点，即可访问局域网内所有设备
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小白曾经一度认为：每台设备都需要安装节点小宝，然后通过节点小宝控制台进行调整组网状态实现对每台设备的控制……但是小白肤浅了。经过小白这一段时间的测试，其实只需要在家中局域网内选择一台性能稳定且24小时开机的设备（比如ARM架构的轻量级NAS或者中兴路由器「中兴问天-BE7200」）安装节点小宝客户端，并打开此设备的组网功能。之后，咱们就可以在异地状态下通过链接这个中心节点，无障碍访问它所在的局域网内的所有设备和服务。
锐捷RGSE | IS-IS中间系统到中间系统路由协议技术原理（1/2）
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CLNP工作在开放式系统互联参考模型的网络层中，属于OSI协议栈的一部分。CLNP域TCP/IP环境下的IP协议类似，主要用于向传输层提供服务，也被称为ISO-IP（ISO版本的IP）。CLNP提供无连接网络服务，即在网络层中不建立、管理和终止连接，而是直接将数据封装成数据报进行传输。在Internet中CLNP的作用已被IP取代，但在许多电信网中，CLNP仍然被广泛应用。特别是当涉及到需要高可靠性和稳定性的网络环境时，CLNP的无连接特性和强大的路由机制使其成为一种重要的选择。
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