目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而 ...
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2019-08-20 10:40:43
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轻量级网络 Inception, Pointwise Conv, Group Conv, Depthwise Conv, Bottleneck, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv
1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络，纳尼？！好吧，不限于轻量级 2. Xception 2.1 Extreme Inception 2.2 Xception 3. MobileNet 3.1 MobileNet V1 3.2 MobileNet V2 3.3 MobileNet ...
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2019-08-10 00:03:24
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目录 使用非对称卷积分解大filters 重新设计pooling层 辅助构造器 使用标签平滑 参考资料 在《深度学习面试题20：GoogLeNet(Inception V1)》和《深度学习面试题26：GoogLeNet(Inception V2)》中对前两个Inception版本做了介绍，下面主要阐 ...
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2019-07-28 15:34:06
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目录 产生背景 举例 参考资料 产生背景 之前在深度学习面试题16：小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势： ①整合了三个非线性激活层，代替单一非线性激活层，增加了判别能力。 ②减少了网络参数。 ③减少了计算量 在《Rethinking the Inception Archite ...
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2019-07-26 19:59:33
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目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 BN在GoogLeNet中的应用 BN的由来 BN是由Google于2015年提出，论文是《Batch Normalization_ Accelera ...
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2019-07-24 22:32:39
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目录 举例 在Inception module上的应用 参考资料 可以减少计算量，可以增加非线性判别能力 举例 假设有1个高为30、宽为40，深度为200的三维张量与55个高为5、宽为5、深度为200的卷积核same卷积，步长=1，则结果是高为30、宽为40、深度为55的三维张量，如图所示： 该卷积 ...
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2019-07-22 13:03:47
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[TOC] ImageNet LeNet 5 LeNet 5 Demo AlexNet VGG 1\ 1 Convolution GoogLeNet 把不同的核得到的结果进行合并 Stack more layers? 层数高，训练困难，无法找到最优解 ...
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2019-05-31 19:50:15
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仅用作自己学习 这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network ...
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2019-05-01 13:46:37
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仅用作自己学习 这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network ...
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2019-05-01 13:42:26
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1. 摘要 作者提出了一个代号为 Inception 的卷积神经网络架构，这也是作者在 2014 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛中用于分类和检测的新技术。 通过精心的设计，该架构提高了网络内计算资源的利用率，因而允许在增加网络的深度和宽度的同时保持计算预算不变。 在作者提交的 ILSVR ...
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2019-04-22 00:20:31
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