DL之GoogleNet:GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略(二)

GoogleNet算法的架构详解


DL之GoogleNet:GoogleNet算法的架构详解、损失函数、网络训练和学习之详细攻略

https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/97917938


DL之GoogleNet:GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略(二)


DL之GoogleNet:GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略(二)

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1、网络架构


网络配置:深度增加到22层。网络改进的地方包括9个Inception模块的堆叠、采用辅助分类器、无全连接层而采用平均池化层。

网络规模:总的参数仅为AlexNet的1/12。

2、Inception模块:

多尺度多层次滤波,包括使用1*1的卷积来进行降维+在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。


3、实验结果:top-5错误率为6.67%。



GoogleNet算法的案例应用


后期更新……





GoogleNet网络结构大图


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