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 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 ...
原文：GoogLeNet結構
Inception v 論文： Going deeper with convolutions 在較低的層 靠近輸入的層 中，相關單元更側重提取局部區域的信息。因此使用 x 的特征可以保存這些特征，從而與其他支路提取的特征進行融合。 x 和 x 的卷積是想要提取不同尺度的特征， x 卷積和 x 卷積之前的 x 的卷積作用是減少channel，從而降低參數量。 論文中說到之所以使用pooling，是因 ...
2019-07-17 14:54 0 1787 推薦指數：
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