经典分类模型(三)：GoogleNet_Inception_v1（2014CVPR）
Going deeper with convolutions_GoogleNet_Inception v1_2014CVPR 总结 **显然通过使用一种稀疏的层次结构而非使用像FC/Conv这样的全级联式的结构有助于计算开销的降低。**而且一旦这种稀疏的结构设计良好可以有效地扩大表达特征的范围，从而更有效地对图片信息进行表达。可过于稀疏的结构计算一般都不大高效（当下用于CPU/GPU上的一些高效加
相关文章
- 1. 经典分类模型(六)：DenseNet_v2_v3（2017CVPR）
- 2. 经典分类模型(二)：VGGnet（2014）
- 3. 经典分类模型(七)：ResNext（2017）
- 4. 经典分类模型(四)：ResNet（2015CVPR）
- 5. 经典分类模型(五)：Inception_v2_v3（2015）
- 6. 从经典文本分类模型TextCNN到深度模型DPCNN
- 7. 经典模型
- 8. 2014CVPR
- 9. 最经典的两类并发模型
- 10. Spark编程模型经典解析（三）
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Swift 字典 - Swift 教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • 委托模式
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
