解读（GoogLeNet）Going deeper with convolutions
（GoogLeNet）Going deeper with convolutions Inception结构 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size，这里的size包括depth和width两方面。在有足够的labeled training data 时这种 ...
原文：【CV论文阅读】Going deeper with convolutions(GoogLeNet)
目的： 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题： 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题： 参数增加，数据不足的情况容易导致过拟合 计算资源要求高，而且在训练过程中会使得很多参数趋向于 ，浪费计算资源。 解决方法： 使用稀疏连接替代稠密结构。 理论依据 Arora ：一个概率分布可以用一个大的稀疏的深度神经网络表示，最优的结构的构建通过分析上层的激活状态的统计相关性，并把输出高度相关的神经元聚 ...
2016-08-01 20:17 0 3640 推荐指数：
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of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发 ...
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