深度學習之GoogLeNet-v3解讀

爲什麼提出 提出的背景 基本思想及其過程 通用設計原則 利用擴大濾波器尺寸來分解卷積 輔助分類器的實用性 網格尺寸減少很有效 InceptionV3 標籤平滑的模型正則化 訓練方法 低分辨率輸入上的表現 爲什麼提出？ —針對計算效率和低的參數量的標準，爲了進一步的優化googlenet，將卷積核分解。。 提出的背景 由於之前都關注的是網絡的準確率，但是要真正運用深度學習，更應該關注如何能運用他，也

>>阅读原文<<