1409.GoogLeNet-Going deeper with convolutions
paper：鏈接 論文信息： inception V1（也稱GoogLeNet）是2014年Christian Szegedy提出的一種全新的深度學習結構，在這之前的AlexNet、VGG等結構都是通過增大網絡的深度（層數）來獲得更好的訓練效果，但層數的增加會帶來很多負作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出則從另一種角度來提升訓練結果：能更高效的利用計算資源，在相
相關文章
- 1. Going deeper with convolutions
- 2. Going Deeper with Convolutions -GoogLeNet
- 3. Inception——Going deeper with convolutions
- 4. Going deeper with convolutions（GoogLeNet）
- 5. (4) [CVPR15] Going deeper with convolutions
- 6. Going Deeper with Convolutions筆記
- 7. Going Deeper with Convolutions導讀
- 8. GoogleNet V1 Going deeper with convolutions
- 9. GoogleLeNet解析：Going deeper with convolutions
- 10. Going deeper with convolutions-GoogLeNet（閱讀）
- 更多相關文章...
- • XSLT
- • PHP rtrim() 函數 - PHP參考手冊
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
- • 算法總結-股票買賣
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Going deeper with convolutions
- 2. Going Deeper with Convolutions -GoogLeNet
- 3. Inception——Going deeper with convolutions
- 4. Going deeper with convolutions（GoogLeNet）
- 5. (4) [CVPR15] Going deeper with convolutions
- 6. Going Deeper with Convolutions筆記
- 7. Going Deeper with Convolutions導讀
- 8. GoogleNet V1 Going deeper with convolutions
- 9. GoogleLeNet解析：Going deeper with convolutions
- 10. Going deeper with convolutions-GoogLeNet（閱讀）