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深度學(xué)習(xí)之GoogLeNet解讀

• 　　提出背景　　?始于LeNet-5，一個(gè)有著標(biāo)準(zhǔn)的堆疊式卷積層冰帶有一個(gè)或多個(gè)全連接層的結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通常使用dropout來(lái)針對(duì)過(guò)擬合問(wèn)題。　　?為了提出一個(gè)更深的網(wǎng)絡(luò)，GoogLeNet做到了22層，利用inception結(jié)構(gòu)，這個(gè)結(jié)構(gòu)很好地利用了網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算資源，并且在不增加計(jì)算負(fù)載的情況下，增加網(wǎng)絡(luò)的寬度和深度。同時(shí)，為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，采用了Hebbian原理和多尺度處理。GoogLeNet在分類和檢測(cè)上都取得了不錯(cuò)的效果。　　?最近深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，大多來(lái)源于新的想法，算法以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改
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