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深度學習之GoogLeNet解讀

  • 　　提出背景　　?始于LeNet-5，一個有著標準的堆疊式卷積層冰帶有一個或多個全連接層的結構的卷積神經網絡。通常使用dropout來針對過擬合問題?！　?為了提出一個更深的網絡，GoogLeNet做到了22層，利用inception結構，這個結構很好地利用了網絡中的計算資源，并且在不增加計算負載的情況下，增加網絡的寬度和深度。同時，為了優(yōu)化網絡質量，采用了Hebbian原理和多尺度處理。GoogLeNet在分類和檢測上都取得了不錯的效果。　　?最近深度學習的發(fā)展，大多來源于新的想法，算法以及網絡結構的改
  • 關鍵字： 深度學習  GoogLeNet  
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