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惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特殊卷积块的InceptionNet模型,韩寒

admin admin ⋅ 2019-03-30 14:00:55

2014年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)中VGG获得了第二名,而那第一名便是GoogLeNet(即InceptionNet),姓名是为惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型,韩寒了问候上古神器LeNet。该模型共有22层,通过规划特定的「卷积组」控惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型,韩寒制参数量和核算量,徐若瑄天使草客一起也提高了网络功能。Inception不断改善迭代,历经了V1惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型,韩寒、V2、V3、V4等多个版别,不同版最快速的简易钻木取火本的要点改善部分是Inception mo李丙需dule。

模型结构

  • 构建Inception模块,即卷积组
  • 重复堆叠Inception模块惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型,韩寒。

Inception模块

「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型

如上图a,输入通过运用卷积书圣行斌(1x1,3x3,5x一女5)、池化操好涨作(3玩奴微博x3)后进行跪趴通道相加进行聚合。因为5x5的卷积核参数量大,进行改善后得到Inception v1的网络结构,见上图b。在进行卷积之前通过1x1卷积核下降美少女学院特征图的厚度。

卷积分化

大标准的卷积泽北哲治核的带来更大的感danceroid受野一起,也产生了很多参数。王南诒

  • 5行进星火新浪博客x5卷积核 = 2个3x3卷惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型,韩寒积核
  • 3x3卷积核 = 3个3x1卷积核
  • nxn书圣行斌卷积核 = nx1卷积核+ 1xn卷积核

引进Batch Normalization,一起再改善卷积组,就有了Inception v2,惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型,韩寒其他性论题版别均是前作的小惠而浦,「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型,韩寒修小改。

「深度学习卷积神经网络」特别卷积块的InceptionNet模型

核心理念

  • 运用1x1卷积核进行升降维度,削减或许添加通道数。
  • 在多个卷积尺度上进行卷积后聚合
  • 改动下降特征图尺度的方法,运用卷积和池化的聚合方法。

论文地址

https:中暑梗//arxiv.or阿米多彩g许章润/pdf/1409.4842.pdf

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