Mycket djupa konvolutionsnätverk har varit centrala för de senaste årens största framsteg när det gäller bildigenkänning. Ett exempel är Inception-arkitekturen som har visat sig uppnå mycket goda resultat till relativt låga beräkningskostnader. Nyligen har införandet av kvarvarande anslutningar i samband med en mer traditionell arkitektur gett toppmodern prestanda i 2015 ILSVRC utmaningen; dess prestanda liknade den senaste generationen Inception-v3-nätverket. Detta väcker frågan om det finns någon nytta med att kombinera Invigningsarkitekturen med kvarvarande anslutningar. Här ger vi tydliga empiriska bevis för att utbildning med kvarvarande anslutningar påskyndar utbildningen av Inception-nätverk avsevärt. Det finns också vissa tecken på kvarvarande Inception-nätverk som överträffar liknande dyra Inception-nätverk utan kvarvarande anslutningar med en tunn marginal. Vi presenterar också flera nya strömlinjeformade arkitekturer för både rest- och non-restual Inception nätverk. Dessa variationer förbättrar igenkänningsprestandan på ILSVRC 2012-klassificeringen avsevärt. Vi visar vidare hur lämplig aktiveringsskalning stabiliserar utbildningen av mycket breda kvarvarande Inception-nätverk. Med en ensemble av tre resterande och en Inception-v4 uppnår vi 3.08% topp-5 fel på testuppsättningen av ImageNet klassificering (CLS) utmaning.
Dessutom, Inception skikt kombineras med restenhet och det visar att den resulterande arkitekturen påskyndar utbildningen av Inception nätverk avsevärt REF.
Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}