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googlenet提出的Inception结构优势有()

[单选题]
googlenet提出的Inception结构优势有()
  • 保证每一层的感受野不变,网络深度加深,使得网络的精度更高
  • 使得每一层的感受野增大,学习小特征的能力变大
  • 有效提取高层语义信息,且对高层语义进行加工,有效提高网络准确度
  • 利用该结构有效减轻网络的权重
不能认同
发表于 2020-06-30 13:11:14 回复(0)
从inception V1 到 V4, 想要做的就是加深网络的深度和宽度, 因为理论上来书横向和纵向的增加应该是能提高网络结果的AUC的
于是便有了1 x 1的卷积核,3X3  还有 5 X 5 , 甚至还能对其进行进一步的拆分

我觉得A选项 指的是最大感受野
C 我觉得是 因为有不同大小的卷积核,这样保证了感受野的不同,来提取丰富的特征, 传入下一层,至于要还是不要,这得取决于权重了
D 基本就是inception的根本目的
发表于 2021-03-02 13:08:15 回复(0)
googlenet和densenet使用了大量1*1卷积核,就是为了降维,减少参数量
发表于 2022-09-17 16:17:20 回复(0)
IncepitionV1使用多个卷积并在一起,加宽了网络,官方说法是:将多个大小不同的特征进行聚合,提高了网络利用率。在保持同样分类性能的前提下,降低了网络参数
发表于 2022-09-15 15:14:41 回复(0)
A是什么鬼。。。googlenet最主要的是加宽度不是深度吧,把加深的contribution归功到inception上让resnet情何以堪
发表于 2022-03-17 19:50:24 回复(0)
用大小不一的卷积核即动态感受野去学习稀疏特征。为什么每一层感受野不变?
发表于 2020-07-24 12:23:52 回复(1)
<p>看不懂这个答案!</p>
发表于 2020-04-27 22:23:05 回复(2)
题目A选项应该是指卷积核分解,用两个非对称的3*3代替一个5*5,感受野不变的同时,参数减少的,原来是26,现在两个才20
发表于 2020-08-02 16:26:20 回复(1)
选AD,A是对的
发表于 2022-07-25 17:03:12 回复(0)