TensorFlow實戰 9 GoogleLeNet神經網絡（2014 ILSVRC 1st in Error(Top-5)）

論文地址：Going Deeper with Convolutions         GoogleLeNet最大的特點是控制了計算量和參數量的同時，獲得了很好的分類效果--top-5錯誤率爲6.67%。Inception V1控制算量和參數量的方法：1）模型層數更深，表達能力更強（V1 ： 22層， VGG-19 ：19層）；2）使用1x1卷積核（全局平均池化層）替代全連接層。全連接層幾乎佔據了

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