深度学习之经典神经网络框架详解（三）：GoogLeNet：Inception-v3

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 简述： 虽然增加的模型大小和计算成本能够提高网络的性能（如：VGG等），但其计算量过大，无法在对内存或计算资源有限制的场合处理数据。GoogLeNet 在设计之初就考虑了内存和计算资源，本文作者通过适当的分解卷积和积极的正则化来尽可能地有效利用增加的计算。实验证明，设计的网络模型取得

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