F(X)就是所谓的残差
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F(X)就是所谓的残差
pooling操作时没有参数的!!!只是简单的提取每一块的最大值。
1*1的卷积可以帮助减少计算的复杂度
googlenet就是由inception模块级联而成。没有全连接层。
宽度,深度,残差
dense block---dense connected convolutional natework
网络效率将是我们一直努力的方向
VGGNet
why use smaller filter?
Stack of small filter has the same receptive field as biger filter
But deeper, more non-linearities, fewer parameters
GoogLeNet
Inception module - bottleneck layer
Auxiliary classification outputs
ResNet
假设:plain的更深层网络效果不好,可能是一个optimization problem,deeper models are hareder to optimize
一层有更多的卷积核
使用
48:24分,3.57%是指 top5的误分率:网络给出5个输出,其中有一个为真正的label即为分类正确。不是什么 “达到了前五名”。