Inception 模型

inception v1: 去除了最后的全连接层，使用全局平均池化层来代替，因为全连接层的参数很多，基本上占据了百分之九十的参数，而且全连接层会带来过拟合的问题。 采用了inception module。 Hebbian 原理：神经反射活动的持续和重复会导致神经元连接稳定性的持久提升，当两个神经元细胞A和B距离很接近，并且A参与了对B的重复持续的兴奋，那么某些代谢变化会导致A将作为能使B兴奋的细胞

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