GoogLeNet论文记录

摘要简介 Inception深度卷积神经网络架构，这种架构提升利用计算机内部资源，增加网络的深度和网络的宽度，但是不增加计算量。 优化质量以Hebbian理论和多尺度直觉为基础。 随着深度学习和神经网络的发展，目标分类和检测的能力显著提高。其一是GoogLeNet参数使用更少，并且结果更加准确。第二点是考虑到算法效率，电力和内存的使用，考虑这个得出本文的深度框架设计。 计算机视觉深度神经网络架框I

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