from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（ ...
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2018-05-02 02:35:02
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图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。 几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神经网络模型（特别是VGG16）对图像进行分 ...
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2018-04-29 22:41:04
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Inception Score是衡量生成模型的个体特征和整体特征的方法。 个体特征：同一个GAN生成的图片应该属于一个类别，所以我们使用imageNet训练处理的Inception model,对图像进行分类，所以同一类的图像一个在某一类不确定性小，熵比较小。 整体特征：生成的图像要有多样性，即使他 ...
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2018-04-25 21:01:54
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(深度学习)比较新的网络模型： Inception-v3 ， ResNet， ResNeXt Inception-v4， Dual-Path-Net ， Dense-net ， SEnet ， Wide ResNet ...
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2018-04-18 20:13:38
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6.4经典卷积网络模型 LeNet-5模型 Inception-v3模型 6.5卷积神经网络迁移学习 ...
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2018-04-02 20:06:06
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从GoogLeNet的Inceptionv1开始，发展了众多inception，如inception v2、v3、v4与Inception-ResNet-V2。故事还是要从inception v1开始说起。Inception v1相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络而言，inception... ...
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2018-03-11 02:29:31
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【写在前面】 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络（CNN）模型来训练自己的数据集，验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度，如Inception_V3, VGG16，Inception_resnet_v2等模型。本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性 ...
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2018-03-10 15:53:16
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Inception模型和卷积层的残差连接是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作。 一、 Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核，将多个卷积核的运算结果进行连接，充分利用多尺度信息，这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Conv ...
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2018-03-09 11:14:04
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迁移学习(概念)： 就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。根据论文DeCAF中的结论，可以保留训练好的Inception-3模型中所有卷积层的参数，只是替换最后一层全连接层，在最后这一层全连接层之前的网络层称之为瓶颈层。 将新的图像通过训练好的卷积神经网络直到瓶颈层的过程 ...
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2018-02-28 10:33:18
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