GoogleNet詳解

Inception（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，在相同的計算量下能提取到更多的特徵，從而

>>阅读原文<<