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深度學(xué)習之GoogLeNet解讀

• 　　提出背景　　?始于LeNet-5，一個(gè)有著(zhù)標準的堆疊式卷積層冰帶有一個(gè)或多個(gè)全連接層的結構的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。通常使用dropout來(lái)針對過(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結構，這個(gè)結構很好地利用了網(wǎng)絡(luò )中的計算資源，并且在不增加計算負載的情況下，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(lèi)和檢測上都取得了不錯的效果?！　?最近深度學(xué)習的發(fā)展，大多來(lái)源于新的想法，算法以及網(wǎng)絡(luò )結構的改
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