Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision(2015)论文综述

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision论文综述 摘要：一般来说模型越大，参数越多，计算量越大，检测效果越好。但是计算量太大的话对于算力有限的情况下不能使用了，如移动终端。本文主要研究通过对大size卷积进行分解成小size的卷积的方式来拓展网络模型，这种方法会增加一部分计算量，但是减小了参数量，配合着正则化，能够充分拓展网

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