GoogLeNet 神經網絡結構

GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠軍模型，top-5 錯誤率 6.7% ，GoogLeNet做了更大膽的網絡上的嘗試而不像vgg繼承了lenet以及alexnet的一些框架，該模型雖然有22層，但參數量只有AlexNet的1/12。 GoogLeNet論文指出獲得高質量模型最保險的做法就是增加模型的深度（層數）或者是其寬度（層核或者神經元數），但是一般情況下更深或更寬的網絡會出現以下

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