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goolenet论文(4篇) 评分:

[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, 3.5% test error, http://arxiv.org/ abs/1512.00567 [v4] Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning, 3.08% test error, http://arxiv.org/abs/1602.07261
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2018-12-04 上传大小:2.43MB
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GoogleNet经典论文4篇

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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GoogLeNet论文笔记
GoogleNet论文解读
CNN相关论文(包括ResNet,GoogleNet,R-CNN,YOLO,SSD,可视化等),包括rcnn家族,yolo家族等经典目标检测论文

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GoogLeNet参数,运算类型总结

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完美可运行Google net

深度学习 图像处理 可运行 Google net卷积神经网络CNN代码解析,深度学习 图像处理 可运行 Google net卷积神经网络CNN代码解析,对MATLAB-deep learning master工具箱的例子进行了说明。

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