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Tensorflow 實現Google Inception Net
時間 2019-12-06
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Inception V1參數少但效果好的目的有兩點:第一,參數越多模型越龐大,須要提供模型學習的數據量就越大,而目前高質量的數據很是昂貴。第二,參數越多,耗費的計算資源也會更大。Inception V1參數少但效果好的緣由處理模型層數更深、表達能力更強外,還有兩點:一是去除了最後逇全鏈接層,用全局平均池化層(即將圖片尺寸變爲1x1)來取代它,去除全鏈接層後模型訓練更快而且減輕了過擬合。二是Ince
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