【模型复现】高效深度学习结构—GoogLeNET 模型复现教程

极链AI云 注册链接
关注极链AI云公众号，学习更多知识！

---

文章目录

• 【模型复现】高效深度学习结构—GoogLeNET 模型复现教程
• 一、模型详情
• • 1.1 模型简介：
  • 1.2 关键词：
  • 1.3 应用场景：
  • 1.4 结构：
  • 1.5 论文地址：
  • 1.6 模型来源：
• 二、平台环境准备
• • 2.1 打开极链AI云平台
  • 2.2 点击模型
  • 2.3 选择并创建实例
  • 2.4 使用jupyterlab连接
• 三、模型复现

一、模型详情

1.1 模型简介：

GoogLeNet是2014年由Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich，提出的一种全新的深度学习结构。inception模块的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。

1.2 关键词：

高效特征提取

1.3 应用场景：

图像分类、目标检测

1.4 结构：

1.5 论文地址：

https://arxiv.org/abs/1409.4842v1

1.6 模型来源：

https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern/googlenet.html#id2

---

下面就是该模型的具体复现流程

二、平台环境准备

2.1 打开极链AI云平台

极链AI云

2.2 点击模型

2.3 选择并创建实例

进入模型列表，选择GoogleNe模型

选择使用的显卡，此处以RTX 2080 ti为例

选择模型及镜像

点击下一步创建即可

2.4 使用jupyterlab连接

---

三、模型复现

进入jupyterlab后，可以看见ipynb文件


如上图，第十二条代码即为启动训练及结果可视化

上图为训练完成后准确率及可视化结果

该结果仅供参考，若需更高精度可自行修改EPOCH数

以上就是 GoogLeNET 模型复现的全部内容了

感兴趣的话可以进入极链AI云官网，一键体验哦～

同时平台还拥有例如yolo系列等一众经典模型等你来

简单操作即可完成复现哦

同时，新用户完成学生认证更可领取100元无门槛使用券！

快点击这里来试试吧！

标签：高效,AI,模型,GoogLeNET,复现,极链
来源： https://blog.csdn.net/m0_60673947/article/details/123642076