googLeNet网络

1.GoogleNet 网络: Inception V1 - Inception V2 - Inception V3 - Inception V4 1. Inception v1 split - merge - 1*1卷积,3*3卷积, 5*5卷积, 3*3池化 输入层:inception 1*1 卷积 1*1卷积 - 3*3卷积 1*1卷积 - 5*5卷积 3*3 maxpooling - 1*1 卷积 2个辅助分类器 深网络中,梯度回传到最初几层,存在严重消失问题 有效加速收敛 测试阶段不适

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.Googlenet有一点突破就是对数据卷积核进行并联(多尺度的对图像进行卷积),考虑到计算的时间问题,底层用大卷积核(7*7

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

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):一个概率分布可以用一个大的稀疏的深度神经网络表示,最优的结构的构建通过分析上层的激活状态的统计相关性,并把输出高度相关的神经元聚合.这与生物学中Hebbian法则“有些神经元响应基本一致,即同时兴奋或抑制”一致. 存

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct

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.这是通过精心设计实现的,该设计允许在保持计算预算不变的同时增加网络的深度和宽度.为了网络的优化质量,架构设计基于Hebbian原则和多尺度处理直觉的基础.我们在为ILSVRC14 提交的模型

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

Inception的发展经历了4个版本,不太了解的童鞋可以参考:Short history of the Inception deep learning architecture 第一次学习GoogLeNet网络架构就深深被Inception的设计所吸引(如下图右),摸索着学习了部分设计灵感. Inception V1的原始设计如下图(左)所示. 灵感:减少人工调整每个卷积窗口的大小&加深网络,是不是可以在同一层中具备不同大小的卷积(1*1,3*3,5*5,3*3池化)学习到输入图像的稀疏/不稀

0. paper link inception-v3 1. Overview ??这篇文章很多"经验"性的东西,因此会写的比较细,把文章里的一些话摘取出来,多学习一下,希望对以后自己设计网络有帮助. 2. Four General Design Principles ??这里文章介绍了四种设计网络设计原则,这是作者利用各种卷积网络结构,通过大量的实验推测的. 避免特征表示瓶颈,尤其是在网络的前面.要避免严重压缩导致(pooling,卷积等操作)的瓶颈.特征表示尺寸应该温和的减少,从输入