【深度进修系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现GoogLeNet InceptionV2/V3/V
发布时间：2018-08-17 13:20:12 所属栏目：教程 来源：Charlotte77
导读：技能沙龙 | 邀您于8月25日与国美/AWS/转转三位专家配合切磋小措施电商拭魅战 上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的收集布局，这篇文章中我们会具体讲到Inception V2/V3/V4的成长过程以及它们的收集布局和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inc
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GoogLeNet Inception V4/和ResNet V1/V2这三种布局在《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》一文中提出，论文的亮点是：提出告终果更好的GoogLeNet Inception v4收集布局；与残差收集融合，提出结果不逊于v4但逊?з度更快的布局。 GoogLeNet Inception V4收集布局
GoogLeNet Inception ResNet收集布局
代码实践 Tensorflow的代码在slim模块下有完备的实现，paddlepaddle的可以参考上篇文章中写的inception v1的代码来写。 总结 这篇文章较量偏理论，首要讲了GoogLeNet的inception模块的成长，包罗在v2中提出的batch normalization，v3中提出的卷积分级与更通用的收集布局准则，v4中的与残差收集团结等，在现实应用进程中可以可以对统一份数据用差异的收集布局跑一跑，看当作果怎样，现实体验一下差异收集布局的loss降落速度，瞄精确率的晋升等。 【责任编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】点赞 0 （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
