深度学习之GoogLeNet-v2解读
为什么提出 提出的背景 基本思想及其过程 Batch Normalization的优点 减少内部协变量的偏移问题 通过Mini-Batch统计量归一化 利用批处理网络进行训练和推理 批处理卷积网络 BN允许高学习率 BN能正则化模型 inception v2 为什么提出？ —由于网络结构中每层的参数都会变化，训练每层的输入使得深度神经网络的训练变得非常复杂，在要求低学习率以及比较好的参数初始化情况
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