學習筆記TF032:實現Google Inception Net
Google Inception Net，ILSVRC 2014比賽第一名。控制計算量、參數量，分類性能非常好。V1，top-5錯誤率6.67%，22層，15億次浮點運算，500萬參數(AlexNet 6000萬)。V1降低參數量目的，參數越多模型越龐大，需數據量越大，高質量數據昂貴；參數越多 ...
原文：TensorFlow實戰—Google Inception Net
與VGG同在 年出現，取得了ILSVRC 比賽第一名。 Inception V 有 層深，控制參數量的同時提高性能。控制參數量的原因： 參數越多模型越龐大，需要供模型學習的數據量就越大，而目前高質量的數據非常昂貴 參數越多，耗費的計算資源也會更大。 參數少 模型深 表達能力強： 去除了最后的全連接層，用全局平均池化層 將圖片尺寸變為 來取代它。全連接層占AlexNet 的參數，去除后訓練快 減輕 ...
2017-07-04 21:28 0 1486 推薦指數：
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