GoogLeNet论文解读—Going deeper with convolutions2015 说明:本文只解读GooleNet的14年参赛的v1版本,之后的改进版本可能在日后的学习中继续更新 研究背景 更深的卷积神经网络 认识数据集:ImageNet的大规模图像识别挑战赛 LSVRC-2014:ImageNet Large Scale Visual Recoanition C
一、创建卷积模板文件 因为每次使用卷积层都需要调用Con2d和relu激活函数,每次都调用非常麻烦,就将他们打包在一起写成一个类。 in_channels:输入矩阵深度作为参数输入 out_channels: 输出矩阵深度作为参数输入 经过卷积层和relu激活函数之后通过正向传播得到输出。 class BasicConv2d(nn.Module):def __init__(self, i
先附上著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,以便自己日后的学习。 Inception[V1]: Going Deeper with ConvolutionsInception[V2]: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate ShiftInception[
GoogLeNet学习笔记 github代码地址:https://github.com/taichuai/d2l_zh_tensorflow2.0 模型结构仔细理解一下 import tensorflow as tfprint(tf.__version__)for gpu in tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'):