1. GoogLeNet背景 GoogLeNet和AlexNet/VGGNet这类依靠加深网络结构的深度的思想不完全一样。GoogLeNet在加深度的同时做了结构上的创新，引入了一个叫做Inception的结构来代替之前的卷积加激活的经典组件。GoogLeNet在ImageNet分类比赛上的Top- ...
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2021-05-25 17:46:30
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络，然后重点介绍 ResNet 的使用，以及 Res ...
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2020-09-17 18:30:10
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1.简介 GoogLeNet是2014年ILSVRC挑战赛排名第一的算法。与其他进一步加深神经网络的宽度和深度的网络结构不同，GoogLeNet团队提出了一种Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构，来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构。 优点：克服了深层次神经网络的带来的过拟合 ...
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2020-09-09 19:24:13
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1.基于既保持神经网络结构的稀疏性，又充分利用密集矩阵的高计算性能，谷歌提出了一种“基础神经元”的Inception结构； 2.Inception-v1将cnn中常见的卷积，池化操作堆叠到一起（卷积，池化后的尺寸相同，通道增加，神经网络的宽度变宽），在3*3,5*5卷积操作前，3*3池化操作后添加1 ...
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2020-07-14 20:10:17
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1.ResNet+Inception 有着最高的Accuracy 2.VGG最占内存，最多的操作数 3. GoogleNet最efficient ， 这里的效率怎么计算的? 4.AlexNet 最少的操作数，但内存大，accuracy低 5. Resnet 效率适中，accuracy最高 注：图中圆 ...
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2020-05-28 19:29:27
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googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。GoogleNet虽然有22层，但是参数量只有AlexNet的1/12 GoogleNet论文指出 获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的 ...
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2020-05-20 20:29:30
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通俗讲：端侧神经网络GhostNet（2019） GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出的一个新型神经网络结构。目的类似Google提出的MobileNet，都是为了硬件、移动端设计的轻小网络，但是效果想摆MobileNet更好。 GhostNet基于Ghost模块，这个特点是不改变卷积的输出特征 ...
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2020-05-20 20:27:43
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GoogleNet和VGG是ImageNet挑战赛中的第一名和第二名。共同特点就是两个网络的层次都更深了。但是： VGG继承了LeNet和AlexNet的一些框架结构 而GoogleNet则做了更大胆的尝试，虽然深度有22层，但是参数却是Alexnet的1/12.而VGG都是Alexnet的三倍，由 ...
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2020-05-20 20:22:25
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auto : 神经网络结构搜索（NAS） ImageNet 上Top1-acc Top5-Acc auto version arxiv Top1-Acc Top5-Acc Params VGG GoogleNet inception-v1 https://arxiv.org/pdf/1409.484 ...
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2020-05-18 22:21:40
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Going deeper with convolutions 摘要 在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上我们提出了一种代号为 " Inception " 的深度卷积神经网络结构，且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。 ...
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2020-04-01 00:30:42
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