Tensorflow 实现Google Inception Net
Inception V1参数少但效果好的目的有两点：第一，参数越多模型越庞大，须要提供模型学习的数据量就越大，而目前高质量的数据很是昂贵。第二，参数越多，耗费的计算资源也会更大。Inception V1参数少但效果好的缘由处理模型层数更深、表达能力更强外，还有两点：一是去除了最后逇全链接层，用全局平均池化层（即将图片尺寸变为1x1）来取代它，去除全链接层后模型训练更快而且减轻了过拟合。二是Ince
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