网络模型中Inception的作用与结构全解析 一 论文下载 本文涉及到的网络模型的相关论文以及下载地址： [v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-21 16:05:09
阅读次数：
252
解决办法： 1.手动下载inception-v3： http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz 然后存放到程序中写道的本运行目录下的inception_modle文件夹中 然后去掉本代码中 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-21 12:35:52
阅读次数：
235
运行结果输出： finish: inception-2015-12-05.tgz finish: inception-2015-12-05.tgz finish: inception-2015-12-05.tgz finish: inception-2015-12-05.tgz finish: in ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-21 12:24:21
阅读次数：
248
Xception(Deep Learning with Depth-wise Separable convolutions)——google Inception-V3 Xception 并不是真正意义上的轻量化模型，只是其借鉴 depth-wise convolution，而 depth-wise ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-15 22:34:13
阅读次数：
582
from：https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文：《Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition》 注 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-05-13 13:54:09
阅读次数：
1441
表1 CNN经典模型的内存，计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) ＞200 ＞500 90-100 参数（百万） 60 138 23.2 计算量（百万） 720 15300 5000 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-09 10:15:33
阅读次数：
571
文中提出经验规则：在网络的前期，特征图不能一下子变得很小，叫“特征表达瓶颈”。 Grid网格，就是指特征图。本节讨论如何让特征图大小合理减小的问题。 左边的方法缺点是特征表达瓶颈，右边的方法经过expand层，就是先将320个通道扩展为640个通道，但是计算量变大。 于是作者拼接stride=2的卷 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-05 15:33:19
阅读次数：
189
使用5x5的卷积核仍然会带来巨大的计算量。 为此，文章借鉴NIN，采用1x1卷积核来进行降维。例如：上一层的输出为100x100x128，经过具有256个输出的5x5卷积层之后(stride=1，pad=2)，输出数据为100x100x256。其中，卷积层的参数为128x5x5x256。假如上一层输 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-05 11:20:19
阅读次数：
915
一、结构 二、作用 1.大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能.????// to do 2.采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合 3.文章说很多地方都表明pooling挺有效，所以Inception里面也嵌入了 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-05 11:15:30
阅读次数：
139
GoogleNet设计的目的 GoogleNet设计的初衷是为了提高在网络里面的计算资源的利用率。 Motivation 网络越大,意味着网络的参数较多,尤其当数据集很小的时候,网络更容易发生过拟合。网络越大带来的另一个缺点就是计算资源的利用率会急剧增加。例如,如果两个卷积层是串联的,他们滤波器数量 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-05-02 02:51:05
阅读次数：
282
