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做网站点击挣钱不?,三元区建设小学网站,重庆蒲公英网站建设公司怎么样,兴义市住房和城乡建设网站月销售[深度学习网络从入门到入土] 拓展 - Inception 个人导航 知乎#xff1a;https://www.zhihu.com/people/byzh_rc CSDN#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_54636039 注#xff1a;本文仅对所述内容做了框架性引导#xff0c;具体细节可查询其余相关资料or源码 参考文…[深度学习网络从入门到入土] 拓展 - Inception个人导航知乎https://www.zhihu.com/people/byzh_rcCSDNhttps://blog.csdn.net/qq_54636039注本文仅对所述内容做了框架性引导具体细节可查询其余相关资料or源码参考文章各方资料文章目录[深度学习网络从入门到入土] 拓展 - Inception个人导航Inception v11. 结构Inception v21. 核心改动 ABatchNorm 全面使用2. 核心改动 B更“便宜”的大卷积5×5 → 3×3 3×3Inception v31. 因式分解卷积Factorized Convolutions2. “Grid Size Reduction” 变得更讲究3. 正则与训练技巧更“配方化”Inception v4 Inception-ResNet1. Inception-v4把 v3 的思想“模块标准化”2. Inception-ResNet把 Inception 模块放进残差框架后续Inception v1论文: Going Deeper with Convolutions.Inception v1源于GoogLeNet同一层里“多尺度”并行提特征而不是只靠堆深/堆宽1. 结构经典 4 路并行1×1线性组合/提非线性1×1 → 3×31×1 → 5×53×3 maxpool → 1×1最后Concat(通道拼接)关键大核(3×3/5×5)前先用 1×1降维否则计算炸Inception v2论文: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift.Inception v2把 BN 系统性引入 Inception 的版本常被叫BN-Inception1. 核心改动 ABatchNorm 全面使用BN 带来更高学习率、更快收敛同时有一定正则化效果甚至在一些设置下可减弱对 Dropout 的依赖2. 核心改动 B更“便宜”的大卷积5×5 → 3×3 3×3降计算同时保持感受野在后续 v3 被系统化成“卷积分解/因式分解”的设计哲学Inception v3论文: Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision.把“省算力”做成一套系统规则而不是局部小修小补1. 因式分解卷积Factorized Convolutions(a) 5×5 → 3×3 3×3省算力更多非线性(b) n×n → 1×n n×1非对称卷积例如3×3 → 1×3 3×1或更大的7×7 → 1×7 7×1这通常能显著减少计算同时保持等效感受野© 大 7×7 的进一步处理论文明确提到“factorized 7×7”等变体设置2. “Grid Size Reduction” 变得更讲究v3 里下采样特征图尺寸变小不再只是粗暴 pooling/stride而是设计专门的 reduction block避免信息瓶颈同时控制计算量3. 正则与训练技巧更“配方化”v3 论文讨论了多种训练设定/技巧比如 label smoothing、BN-auxiliaryInception v4 Inception-ResNet论文: Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning.1. Inception-v4把 v3 的思想“模块标准化”用更统一的Stem / Inception-A / Inception-B / Inception-C / Reduction-A / Reduction-B这套积木来搭目标更清晰、更可复现、更好调参2. Inception-ResNet把 Inception 模块放进残差框架残差连接能明显加速 Inception 网络训练并且在相近计算量下有时还能带来小幅收益后续到了 v4 后, Inception 已经发展到极限复杂度且 ResNet 出现后主流发展方向变成更深50/101/152层更简单更容易扩展而 Inception(工程上不如 ResNet 好扩展)结构复杂分支多手工设计感强AutoML 时代来了 - 让算法自己搜索结构Inception 属于人类精心设计的多分支结构