TensorFlow實戰—Google Inception Net
(1) 與VGG同在2014年出現，取得了ILSVRC 2014比賽第一名。 (2) Inception V1有22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 ...
原文：學習筆記TF032:實現Google Inception Net
Google Inception Net，ILSVRC 比賽第一名。控制計算量 參數量，分類性能非常好。V ，top 錯誤率 . ， 層， 億次浮點運算， 萬參數 AlexNet 萬 。V 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，耗費計算資源越大。模型層數更深，表達能力更強，去除最后全連接層，用全局平均池化層 圖片尺寸變 x ，參數大減，模型訓練更快，減輕過擬合 ...
2017-07-28 00:33 0 1275 推薦指數：
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