...个多月后终于重新变成人，今天我们就来谈谈 咕咕net（GoogLeNet） 的结构，在下次咕咕（大表哥2）之前挣扎一下。 GoogLeNet初始的想法很简单，大力出奇迹，即通过增加网络的网络的尺寸（深度与宽度）来变强。这脑回路看...
...个多月后终于重新变成人，今天我们就来谈谈 咕咕net（GoogLeNet） 的结构，在下次咕咕（大表哥2）之前挣扎一下。 GoogLeNet初始的想法很简单，大力出奇迹，即通过增加网络的网络的尺寸（深度与宽度）来变强。这脑回路看...
...们之前已经讲解过 AlexNet，在这个基础上我们来学习一下 GoogLeNet。 GoogLeNet 获得了 2014 年 ImageNet 挑战赛 (ILSVRC14) 的第一名。那么 GoogLeNet 是如何提升网络性能的呢？ 一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深...
...ttps://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/vgg16.py3. GoogleNetGoogleNet（或 Inception 网络）是谷歌研究者设计的一种架构。GoogleNet 是 ImageNet 2014 的冠军，是当时最强大的模型。该架构中，随着深度增加（它包含 22 层，而 VGG 只有...
...度学习库是Neon、Tensorflow和Caffe，深度学习网络是AlexNet、GoogleNet、OverFeat和VGG-A。 所有基准测试都使用64位系统，每个结果是100次迭代计算的平均时间。基于库的测试结果训练基准测试使用四种库（Tensorflow，NVcaffe，Caffe，Neon）进...
...ed4e）特征可视化使我们能够看到在ImageNet数据集上训练的GoogLeNet是如何构建对多层图像的理解的。所有信道的可视化可以在appendix上查到（https://distill.pub/2017/feature-visualization/appendix/）。现如今，人们越来越意识到，神经网络对...
...网络内部网络拓扑的出现，目前的情况更为复杂。例如，GoogLeNet 包括9个接收层，创造极为丰富和复杂的拓扑。额外并发影响包括支持可变大小的感兴趣区域 (ROI)。虽然以研究为导向的网络（例如 AlexNet）在固定大小的 ROI 上运行...
...发现不同的抽样方法得出的结论也不一样。比如，VGG-16和GoogleNet 的central-crop误差分别是8.7%和10.07%，表明VGG-16性能优于googleNet，而用10-crop抽样，则误差分别是9.33%和9.15%，VGG-16又比GoogleNet差了。于是，我们决定基于分析，对所有...
...et 分类挑战的精度。一些主要突破包括了 AlexNet（2012）、GoogLeNet、VGG（2013）和残差网络（Residual Networks）（2015）。这些网络在运行时间、内存需求和准确性方面有不同的权衡。运行时间和内存需求的主要指标是：Flops 或连接—...
...结构如下：AlexNet（2012年）ZF Net（2013年）VGG Net（2014年）GoogLeNet （2015年）微软 ResNet （2015年）区域 CNN（R-CNN - 2013年，Fast R-CNN - 2015年，Faster R-CNN - 2015年）生成对抗网络（2014年）生成图像描述（2014年）空间转化器网络（2015年）A...
...7，将stride从4减小到2，Top5的错误率比AlexNet比降低了1.7%。GoogLeNet网络文献[13]提出了一种称为GoogLeNet网络的结构（Inception-V1）。在AlexNet出现之后，针对图像类任务出现了大量改进的网络结构，总体来说改进的思路主要是增大网络...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
