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tensorflow benchmark 基准测试

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tensorflow benchmark 基准测试

原创
一.模型介绍
1.resnet 深度残差网络,主要模型有resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,
ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度,ResNet已经被广泛运用于各种特征提取应用中,
当深度学习网络层数越深时,理论上表达能力会更强,但是CNN网络达到一定的深度后,再加深,分类性能不会提高,而是会导致网络收敛更缓慢,
准确率也随着降低,即使把数据集增大,解决过拟合的问题,分类性能和准确度也不会提高

2.VGG 是由 Simonyan 和 Zisserman 在论文 “Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition” 中提出卷积神经网络模型,其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组 (Visual Geometry Group) 的缩写。VGG 中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为 A、A-LRN、B、C、D、E 共6个配置 (ConvNet Configuration),其中以 D 和 E 两种配置较为常用,分别称为 VGG16 和 VGG19

3.GoogleNet GoogLeNet是由谷歌公司研究出来的深度学习网络结构,其最大的创新就是提出了Inception模块,
所以2014年提出的GoogLeNet网络又称为Inception V1,后来谷歌公司又不断对其进行改进,先后又提出了V2、V3以及V4的改进版。
Inception V1凭借其独有的Inception结构在控制参数量的同时又扩展了网络的深度,Inception V1网络的深度有22层,
但是参数量却只有500万个,大大少于VGGNet的1亿3000万和AlexNet的6000万的参数量


4.AlexNet 今天人们不会在采用或借鉴 AlexNet 来设计网络来,不过无疑是 AlexNet 出现,在次掀起神经网络的热度。
AlexNet 是 2012年 ImageNet竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。

5.Inception v3 主要提出了分解卷积,把大卷积因式分解成小卷积和非对称卷积,通过大量使用 Inception 模块的降维和并行结构实现的,
允许减轻结构变化对附近组件的影响

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