googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。GoogleNet虽然有22层，但是参数量只有AlexNet的1/12 GoogleNet论文指出 获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的 ...
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2020-05-20 20:29:30
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通俗讲：端侧神经网络GhostNet（2019） GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出的一个新型神经网络结构。目的类似Google提出的MobileNet，都是为了硬件、移动端设计的轻小网络，但是效果想摆MobileNet更好。 GhostNet基于Ghost模块，这个特点是不改变卷积的输出特征 ...
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2020-05-20 20:27:43
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GoogleNet和VGG是ImageNet挑战赛中的第一名和第二名。共同特点就是两个网络的层次都更深了。但是： VGG继承了LeNet和AlexNet的一些框架结构 而GoogleNet则做了更大胆的尝试，虽然深度有22层，但是参数却是Alexnet的1/12.而VGG都是Alexnet的三倍，由 ...
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2020-05-20 20:22:25
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auto : 神经网络结构搜索（NAS） ImageNet 上Top1-acc Top5-Acc auto version arxiv Top1-Acc Top5-Acc Params VGG GoogleNet inception-v1 https://arxiv.org/pdf/1409.484 ...
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2020-05-18 22:21:40
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《MySQL运维内参：MySQL、Galera、Inception核心原理与最佳实践》是一本介绍MySQL数据库知识的专业书籍，从核心原理到最佳实践，深入浅出、抽丝剥茧地进行讲解，不仅从源码和运维两个角度介绍了MySQL大部分重要概念和运维要点，还讲述了MySQL极为优秀的集群组件Galera的实现 ...
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2020-04-29 14:59:10
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import tensorflow as tf import os import tarfile import requests #模型下载地址 inception_pretrain_model_url='http://download.tensorflow.org/models/image/ima ...
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2020-04-04 18:34:40
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Going deeper with convolutions 摘要 在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上我们提出了一种代号为 " Inception " 的深度卷积神经网络结构，且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。 ...
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2020-04-01 00:30:42
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将深度学习模型的训练从单GPU扩展到多GPU主要面临以下问题：(1)训练框架必须支持GPU间的通信，(2)用户必须更改大量代码以使用多GPU进行训练。为了克服这些问题，本文提出了Horovod，它通过Ring Allreduce实现高效的GPU间通信，而且仅仅更改少量代码就可以实现多GPU训练。 T ...
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2020-03-28 13:04:36
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用inception-v3重新训练自己的数据模型 背景： 现代的图像识别模型具有数以百万计的参数，从头开始训练（Train from scratch）需要大量的样本数据以及消耗巨大的计算资源（几百个GPU），因此采用迁移学习的方式重训一个模型（Retrain a model）对于学习模型的成本较低， ...
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2020-03-23 16:51:09
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计算 IS 时只考虑了生成样本，没有考虑真实数据，即 IS 无法反映真实数据和样本之间的距离，IS 判断数据真实性的依据，源于 Inception V3 的训练集 ImageNet，在 Inception V3 的“世界观”下，凡是不像 ImageNet 的数据，都是不真实的，都不能保证输出一个 s ...
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2020-02-28 13:50:17
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