輕量級網絡模型優化進化史總結——Inception V1-4，ResNet，Xception，ResNeXt，MobileNe，,ShuffleNet，DenseNet

摘要 網絡從輕量級的LeNet到更深層結構的經典AlexNet、VGG等網絡結構，對於無論是recognition還是classification的精確度都有了一個很好的提升，但隨之而來也帶來了許多問題。例如在訓練中常常會遇到的梯度彌散/爆炸、過擬合、欠擬合、泛華性能差、準確度退化等等，以及隨着網絡變深帶來的運算時間、空間的代價劇增。儘管顯卡的運算性能也在不斷提升，但是從根本算法上解決纔是最爲行之

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