网络结构解读之inception系列二：GoogLeNet（Inception V1）
网络结构解读之inception系列二：GoogLeNet（Inception V1） inception系列的开山之作，有网络结构设计的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations ...
原文：GoogLeNet结构
Inception v 论文： Going deeper with convolutions 在较低的层 靠近输入的层 中，相关单元更侧重提取局部区域的信息。因此使用 x 的特征可以保存这些特征，从而与其他支路提取的特征进行融合。 x 和 x 的卷积是想要提取不同尺度的特征， x 卷积和 x 卷积之前的 x 的卷积作用是减少channel，从而降低参数量。 论文中说到之所以使用pooling，是因 ...
2019-07-17 14:54 0 1787 推荐指数：
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【转】学习笔记：GoogLeNet
原作者：lynnandwei 原文地址：http://blog.csdn.net/lynnandwei/article/details/44458033 GoogLeNet, 2014年ILSVRC挑战赛冠军，将Top5 的错误率降低到6.67%. 一个22层的深度网络，论文在http ...