谷歌的一些Inception Model?

众所周知,谷歌出了一系列inception model v3 v4等等
谁能给出从原始的inception model 到最新的model的发展历程和相应的参考文献,有点凌乱
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大体思路:
  • Inception v1的网络,将1x1,3x3,5x5的conv和3x3的pooling,stack在一起,一方面增加了网络的width,另一方面增加了网络对尺度的适应性;
  • v2的网络在v1的基础上,进行了改进,一方面了加入了BN层,减少了Internal Covariate Shift(内部neuron的数据分布发生变化),使每一层的输出都规范化到一个N(0, 1)的高斯,另外一方面学习VGG用2个3x3的conv替代inception模块中的5x5,既降低了参数数量,也加速计算;
  • v3一个最重要的改进是分解(Factorization),将7x7分解成两个一维的卷积(1x7,7x1),3x3也是一样(1x3,3x1),这样的好处,既可以加速计算(多余的计算能力可以用来加深网络),又可以将1个conv拆成2个conv,使得网络深度进一步增加,增加了网络的非线性,还有值得注意的地方是网络输入从224x224变为了299x299,更加精细设计了35x35/17x17/8x8的模块;
  • v4研究了Inception模块结合Residual Connection能不能有改进?发现ResNet的结构可以极大地加速训练,同时性能也有提升,得到一个Inception-ResNet v2网络,同时还设计了一个更深更优化的Inception v4模型,能达到与Inception-ResNet v2相媲美的性能。

 更多的细节可以参考论文中的描述。

jevior

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有没有视频教程

ricky

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有没有train_val.prototxt 下载?

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