網絡結構解讀之inception系列二：GoogLeNet（Inception V1）
inception系列的開山之作，有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式：1.加深（增加層）2.加寬（增加單層的神經元個數） 帶來的兩個弊端：1.大規模的參數 ...
原文：網絡結構解讀之inception系列二：GoogLeNet（Inception V1）
網絡結構解讀之inception系列二：GoogLeNet Inception V inception系列的開山之作，有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式： .加深 增加層 .加寬 增加單層的神經元個數 帶來的兩個弊端： .大規模的參數易導致過擬合且需要更多的訓練集 .更多的計算資源消耗 解決基 ...
2019-03-01 16:43 0 748 推薦指數：
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