googlenet作为目前从性能和复杂度上都比较优异的模型，走出了一条自己的道路，所以这里讲进行一系列的讲解，inception v1，inception v2，inception v3，inception v4。原谅我是谷粉。 GoogLeNet提出之时，说到其实idea是来自NIN，NIN就是N ...
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2017-01-17 12:52:31
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http://www.cnblogs.com/nwpuxuezha/p/4302024.html 注意：卷积时除不尽，按往小里取整 池化时除不尽，按往大力取整 如GoogleNet： 输入：100（batch_size） 3（三通道） 128*128 卷积： convolution_param { ...
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2016-09-20 15:12:56
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Deep Learning一路走来，大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重，而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。随着2012年AlexNet的一举成名，CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。 ...
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2016-08-30 13:28:27
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目的： 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题： 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题： （1）参数增加，数据不足的情况容易导致过拟合 （2）计算资源要求高，而且在训练过程中会使得很多参数趋向于0，浪费计算资源。 解决方法： 使用稀疏连接替代稠密结构。 理论依据（Arora）：一个概率分布可以 ...
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2016-08-01 21:19:18
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http://www.gageet.com/2014/09203.php这个网址已都经把文章翻译好了，这里主要是说两点：
1.Googlenet借鉴了network in network里的多层感知器结构，也就是convolution层的 kernel_size=1，它的好处主要是体现在以下两方面:
a.降维，解决计算瓶颈；
b.提高神经网络的表达能力（多层感知器）。
2.Googlene...
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2016-05-12 13:18:20
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（GoogLeNet）Going deeper with convolutions Inception结构 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size，这里的size包括depth和width两方面。在有足够的labeled training data 时这种方法是最
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2016-03-11 15:36:05
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Investigation of Different Nets and LayersOverview of AlexNet (MIT Places | Flickr Finetuned | Oxford Flowers)Overview of GoogLeNet/Inception (ImageNe...
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2015-07-11 21:19:10
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原作者：lynnandwei原文地址：http://blog.csdn.net/lynnandwei/article/details/44458033GoogLeNet, 2014年ILSVRC挑战赛冠军，将Top5 的错误率降低到6.67%. 一个22层的深度网络，论文在http://arxiv....
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2015-07-06 21:35:52
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vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是，vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，可以看做和alexnet一样总共8个part。根据前5个卷积group，每个group中的不同配置，vgg论文中给出了A~E这五种配置，卷积层数从8到16递增。从论文中可以看到从8到16随着卷积层的一步步加深，貌...
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2015-07-01 20:40:47
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Going Deeper with convolutions
本篇论文是针对ImageNet2014的比赛，论文中的方法是比赛的第一名，包括task1分类任务和task2检测任务。本文主要关注针对计算机视觉的高效深度神经网络结构，通过改进神经网络的结构达到不增加计算资源需求的前提下提高网络的深度，从而达到提高效果的目的。...
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2014-11-04 01:37:56
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