Network in Network----Global Average Pooling

技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一动卷积计算的形式了",原因是很多工作证明了,在基本的CNN卷积计算模式之外,很多简

For image classification tasks, a common choice for convolutional neural network (CNN) architecture is repeated blocks of convolution and max pooling layers, followed by two or more densely connected layers. The final dense layer has a softmax activa

深度学习系列 | Global Average Pooling是否可以替代全连接层? Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术.在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP). 然而,GAP是否真的可以取代全连接层?其背

传统CNN里的卷积核是一个generalized linear model(GLM)之后经过一个sigmoid(现在通常是ReLu)的非线性激励函数,假设卷积有K个filter,那么这K个filter代表的特征应该是可分的,或者说对属于同一个类别的不同变形具有不变性. 但是通过GLM来建模,也就是假设这些latent的filter是线性可分的,显然这样的假设并不总是成立,甚至通常都不成立. 传统的CNN为了解决这种不可分的问题,往往会选择比较多的filter个数,也就是比较大的K值,来保证所有的

Network In Network 是13年的一篇paper 引用:Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013. 文章的新点: 1. 采用 mlpcon 的结构来代替 traditional 卷积层: 2. remove 卷积神经网络最后的 全连接层,采用 global average pooling 层代替: mplconv 结构的提出: conventional 的卷积层

<Network in Network>论文笔记 1.综述 这篇文章有两个很重要的观点: 1×1卷积的使用 文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convolution层.mlp层实际上是卷积加传统的mlp(多层感知器),因为convolution是线性的,而mlp是非线性的,后者能够得到更高的抽象,泛化能力更强.在跨通道(cross channel,cross feature map)情况下,mlpconv等价于卷积层+1×1卷积层,所以此时mlpconv层也叫cccp层(cascade

Linux:service network/Network/NetworkManager start 这三种有什么不同? 1.network service的制御网络接口配置信息改动后,网络服务必须从新启动,来激活网络新配置的使得配置生效,这部分操作和从新启动系统时时一样的作用.制御(控制)是/etc/init.d/network这个文件,可以用这个文件后面加上下面的参数来操作网络服务.例如:/etc/init.d/networkrestart同样也可以用service这个命令来操作网络服务例如

论文笔记 <Maxout Networks> && <Network In Network> 发表于 2014-09-22   |   1条评论 出处 maxout:http://arxiv.org/pdf/1302.4389v4.pdfNIN:http://arxiv.org/abs/1312.4400 参考 maxout和NIN具体内容不作解释下,可以参考:Deep learning:四十五(maxout简单理解)Network In Network 各用一句话

1×1卷积,又称为Network in Network 如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系. 但卷积的输出输入是长方体,所以1x1卷积实际上是对每个像素点,在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能. 如下图所示,如果选择2个filters的1x1卷积层,那么数据就从原本的depth 3 降到了2.若用4个filters,则起到了升维的作用. 1. 相