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Inception v3 模型如下图所示:

初始 v3 模型

图片来自这篇博文:

https://research.googleblog.com/2016/03/train-your-own-image-classifier-with.html

似乎有两个 Softmax 分类输出。这是为什么?

在 TensorFlow 示例中使用哪一个作为该文件中名称为“softmax:0”的输出张量?

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/models/image/imagenet/classify_image.py

Inception v3 模型的学术论文似乎没有这个 Inception 模型的图像:

http://arxiv.org/pdf/1512.00567v3.pdf

我试图理解为什么网络的这两个分支具有看似两个不同的 softmax 输出。

感谢您的澄清!

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您引用的论文的第 4 节是关于辅助分类器的。这些是添加到网络较低级别的分类器,通过减轻梯度消失问题和加速收敛来改进训练。要在经过训练的网络上运行推理,您应该使用softmax:0模型中调用的主分类器,而不是使用调用的辅助分类器auxiliary_softmax:0

于 2016-09-06T15:43:42.813 回答