TensorFlow实战—Google Inception Net
(1) 与VGG同在2014年出现，取得了ILSVRC 2014比赛第一名。 (2) Inception V1有22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 ...
原文：学习笔记TF032:实现Google Inception Net
Google Inception Net，ILSVRC 比赛第一名。控制计算量 参数量，分类性能非常好。V ，top 错误率 . ， 层， 亿次浮点运算， 万参数 AlexNet 万 。V 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，耗费计算资源越大。模型层数更深，表达能力更强，去除最后全连接层，用全局平均池化层 图片尺寸变 x ，参数大减，模型训练更快，减轻过拟合 ...
2017-07-28 00:33 0 1275 推荐指数：
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