GoogLeNet之inception模塊
GoogLeNet最初的想法很簡單： 若想得到更好的預測效果，就要增加網絡的複雜度。可從兩個角度出發：網絡深度和網絡寬度。更復雜的網絡會帶來更大的計算資源消耗，而且當卷積核個數設計不合理導致卷積核中的參數沒有被完全利用（多數權重都趨近於0）時，會導致大量計算資源的浪費。GoogLeNet引入inception模塊來解決這個問題 inception模塊的作用： 代替人工確定卷積層中的卷積核大小或者確
相關文章
- 1. CNN模型之GoogLeNet(Inception) v2
- 2. CNN模型之GoogLeNet(Inception) V3
- 3. GoogleNet Inception
- 4. 『GoogLeNet』inception
- 5. GoogLeNet 之 Inception-v1 解讀
- 6. 【GoogLeNet】Inception V1-V3
- 7. VGG和GoogLeNet inception
- 8. 從GoogLeNet至Inception v3
- 9. GoogLeNet（Inception V1）總結
- 10. GoogleNet簡介（Inception network）
- 更多相關文章...
- • Lua 模塊與包 - Lua 教程
- • DTD - XML 構建模塊 - DTD 教程
- • 委託模式
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
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