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googLeNet 深度学习四篇论文 评分:

googLeNet 深度学习四篇论文 : Inception-v1 Inception-v2 Inception-v3 Inception-v4
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欢迎想入门CNN和深度学习的朋友们阅读论文。 GoogleNet始于LeNet-5,一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。  为了提出一个更深的网络,GoogLeNet做到了22层,利用inception结构,这个结构很好地利用了网络中的计算资源,并且在不增加计算负载的情况下,增加网络的宽度和深度。同时,为了优化网络质量,采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。  最近深度学习的发展,大多来源于新的想法,算法以及网络结构的改善,而不是依赖于硬件,新的数据集,更深的网络

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[v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error, http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift, 4.8% test error, http://arxiv.org/abs/1502.03167 [v3] Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,

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