学习笔记TF032:实现Google Inception Net
Google Inception Net，ILSVRC 2014比赛第一名。控制计算量、参数量，分类性能非常好。V1，top-5错误率6.67%，22层，15亿次浮点运算，500万参数(AlexNet 6000万)。V1降低参数量目的，参数越多模型越庞大，需数据量越大，高质量数据昂贵；参数越多 ...
原文：TensorFlow实战—Google Inception Net
与VGG同在 年出现，取得了ILSVRC 比赛第一名。 Inception V 有 层深，控制参数量的同时提高性能。控制参数量的原因： 参数越多模型越庞大，需要供模型学习的数据量就越大，而目前高质量的数据非常昂贵 参数越多，耗费的计算资源也会更大。 参数少 模型深 表达能力强： 去除了最后的全连接层，用全局平均池化层 将图片尺寸变为 来取代它。全连接层占AlexNet 的参数，去除后训练快 减轻 ...
2017-07-04 21:28 0 1486 推荐指数：
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