Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 論文筆記

0 摘要 自從2014之後，深度卷積網絡成爲了計算機視覺解決方案的主流。模型的大小和計算成本的增加可以直接轉換成質量收益。但是對於像移動視覺和大數據場景，計算效率和低參數計算仍是限制因素。本論文探索一種擴大網絡的方法，目標是通過適當的分解卷積和積極的正則化來儘可能地有效利用增加的計算。 1 介紹 從2014年開始，通過利用更深更寬的網絡，網絡架構的質量得到了明顯改善。VGGNet和GoogLeNe

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