深度學習之GoogLeNet-v2解讀

爲什麼提出 提出的背景 基本思想及其過程 Batch Normalization的優點 減少內部協變量的偏移問題 通過Mini-Batch統計量歸一化 利用批處理網絡進行訓練和推理 批處理卷積網絡 BN允許高學習率 BN能正則化模型 inception v2 爲什麼提出？ —由於網絡結構中每層的參數都會變化，訓練每層的輸入使得深度神經網絡的訓練變得非常複雜，在要求低學習率以及比較好的參數初始化情況

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