微架構模型：GoogleNet

在這篇文章中，我們將討論一種新的網絡模型GoogleNet，它和我前面所討論的模型有所不同，表現在： 移除了全連接層，而採用全局平均池化層(global average pooling)代替，大量減少參數數量，所以相對於AlexNet和VGGNe這種巨型模型，其需要訓練的參數少得多，可以節約大量內存。 採用了微架構，而到目前爲止，我們接觸到的模型都是序列(sequential)模型，所謂序列，就是

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