【模型复现】高效深度学习结构—GoogLeNET 模型复现教程

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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

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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

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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

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以上就是 GoogLeNET 模型复现的全部内容了
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