Inception v1、v2、v3、v4进阶

最新推荐文章于 2021-10-23 09:09:54 发布
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分类专栏： # 深度学习理论
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博客围绕Inception v1、v2、v3、v4展开，虽内容提及‘更新更新’，推测是对这些版本的进阶内容进行更新，在信息技术领域，Inception系列版本的进阶发展对相关技术有重要意义。

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待更新

第十六篇 Inception V2、Inception V3、Inception V4模型详解
AI浩
02-07 1091
在前面的文章，我详解了GoogLeNet的网络结构，想必大家对GoogLeNet的Inception结构非常的了解了，GoogLeNet共有四个版本，我们在前面学习到的GoogLeNet也就是Inception V1。接下来，这篇文章将详解V2、V3、V4的网络结构。
【时间序列】TimesNet: 通用2D建模时序模型
AI蜗牛车
09-05 1000
论文：ICLR2023 | Timesnet: Temporal 2d-variation modeling for general time series analysis [1]作者：Wu, Haixu, Tengge Hu, Yong Liu, Hang Zhou, Jianmin Wang, and Mingsheng Long机构：清华代码：https://github.com/thum...
使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）
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使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow） 【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/81560537 新增博客《使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet图像识别（TensorFlow）》https://panjinquan.blo...
使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类（TensorFlow）
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使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类（TensorFlow） 之前鄙人写了一篇博客《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）》https://panjinquan.blog.youkuaiyun.com/article/details/81560537，本博客就是此博客的框架基础上，完成对MobileNet的图...
CNN浅析和历年ImageNet冠军模型解析
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版权声明 作者：黄文坚 本文为大数据杂谈4月13日微信社群分享内容整理。 最新人工智能论文：http://paperreading.club 今天在这里我给大家讲解一些深度学习中卷积神经网络的原理和一些经典的网络结构 卷积神经网络原理浅析 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图...
解释inception V1 V2 V3 V4
weixin_44345862的博客
03-27 423
Inception v1 inception的核心就是把google net的某一些大的卷积层换成11, 33, 55的小卷积，这样能够大大的减小权值参数数量。 既然变小，为什么不直接使用11的，而还需要33和55的呢，其实这样还是为了适应更多的尺度，保证输入图像即使被缩放也还是可以正常工作，毕竟相当于有个金字塔去检测了嘛。 Inception V2 inception V2 其实在网络上没有什么...
inception v1 v2 v3 v4总结
Loong Cheng的博客
05-25 1633
转载于：https://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络 主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（Network in Network）中引入了1*1 conv，结构如下图所示，代表作Googl...
极简解释inception V1 V2 V3 V4
念去去的博客
06-24 3万+
Inception v1 inception的核心就是把google net的某一些大的卷积层换成1*1, 3*3, 5*5的小卷积，这样能够大大的减小权值参数数量。直接上一张完整的图片 可以看到，卷积了几步之后就开始出现并行的过程，换成几个1*1， 3*3， 5*5的卷积并列。然后再把分别卷积的结果作为层数维度上的合并。 比方说这一层本来是一个28*28大小的卷积核，一共输出224层，...
Inception V1 V2 V3 V4
yuan_xiaobai的博客
11-30 488
最开始卷积的层数不断增加，后来开始修改卷积核的形式。 一 二Inception-V1   同一层级进行多尺度卷积，扩展了宽度，同时加强对小目标的检测能力。 A、引入1*1的卷积是为了降维，降低通道维度。 B、在中间层加入辅助损失，辅助损失只用于训练。 C、表征性瓶颈：当卷积不会大幅度改变输入维度时，神经网络可能执行的更好。因子分解方法。。 三、Inception-V2 h...
人工智能算法-inception v1 v2 v3 v4 resnet densenet
GeekPlusA的博客
07-02 790
Inception v1 inception 的核心就是把google net的某一些打的卷积层换成 11 33 5*5 的小卷积，这样可以大大的减少权值参数数量，下图 例子:比如这一层本来是2828大小的卷积核，一共输出224层，换成inception以后就是64层11，128层33,32层55。这样最后依然是224层，但是参数个数明显减少， 从28*28*224变成了64*1*1+128*3*3+32*5*5 def inception(net): with tf.variable_scop
tensorflow GoogleNet 初始 V1 V2 V3 V4
04-03
GoogleNet的不同版本（V1、V2、V3、V4）主要是对Inception模块进行了优化和改进。 - **GoogleNet V1**，也称为Inception-v1，首次提出了Inception结构，它包含四个分支，分别对应不同大小的卷积核，以及最大池化层...
GoogLeNet 四代(Inception v1、v2、v3、v4)
m0_60341379的博客
10-23 1843
目录 一、Inception V1 二、Inception V2 提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，深度指网络层次数量、宽度指神经元数量。但这种方式存在以下问题： （1）参数太多，如果训练数据集有限，很容易产生过拟合； （2）网络越大、参数越多，计算复杂度越大，难以应用； （3）网络越深，容易出现梯度弥散问题（梯度越往后穿越容易消失），难以优化模型。 一、Inception V1 最原始Inception的基本结构： 然而这个Inception原始版本，所有的卷积核都在上一.
AlexNet——TensorFlow实现MNIST图像分类预测
魔筝炼药师
06-02 1730
AlexNet网络模型的详细介绍参考ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文解读， TensorFlow的介绍参考TensorFlow简介， MNIST数据集的介绍参考MNIST数据集。 实验大致步骤如下， 加载MNIST数据集，同时初始化网络超参； 建立计算图； 建立Session会话，执行计算...
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CNN原理详解
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05-21 532
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Inception v1到Inception v4
最新发布
03-10
### Inception v1至v4版本的区别与改进 #### 版本概述 Inception系列模型经历了多个迭代版本的发展，从最初的Inception v1 (GoogLeNet)[^5] 到后来的Inception v2、v3以及最终的v4，在架构设计上不断引入新的技术以提高性能并降低计算成本。 #### 主要变化与发展 ##### Inception v1 作为该系列的第一个版本，提出了经典的Inception模块概念。通过在一个层内组合不同大小的卷积核（如1x1, 3x3, 5x5），使得网络能够捕捉多尺度特征的同时保持较低参数量和计算开销。 ##### Inception v2 & v3 这两个版本来自同一份论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》[^4]。其中一个重要改进是将较大尺寸的卷积操作分解成更小的操作序列——例如把单个5x5卷积分解为连续两次应用的3x3卷积；这不仅减少了参数数量而且提高了效率。此外，还加入了批量标准化（Batch Normalization）用于加速收敛过程，并优化了网格尺寸规约策略以更好地控制信息流路径中的分辨率损失。 ##### Inception v4 此版本进一步探索了如何结合先前成功的组件和技术来构建更深更强力的体系结构。特别是借鉴了ResNet的思想，在原有基础上增加了残差连接机制，从而允许创建更加深层化的网络而不会遇到梯度消失等问题。这种做法显著增强了模型的学习能力，并促进了更快捷有效的训练流程[^1]。 ```python def inception_module_v4(x_input): # 定义分支1：1x1 卷积 branch_0 = Conv2D(96, kernel_size=(1, 1), padding='same', activation='relu')(x_input) # 定义分支2：串联两个1x1卷积加一个3x3卷积 branch_1 = Conv2D(64, kernel_size=(1, 1), padding='same', activation='relu')(x_input) branch_1 = Conv2D(96, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')(branch_1) # ...其他分支定义... output = concatenate([branch_0, branch_1]) # 合并所有分支输出 return Add()([output, x_input]) # 添加残差连接 ```
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