深度学习笔记（6）——CNN中的卷积block
因为最近写各种论文所以一直没有更新，准备先开个坑之后再填。这篇博客将是CNN网络的终结篇，之后将会开始介绍RNN网络。 CNN网络最初诞生的时候结构比较简单，都是几个卷积层堆叠一下。但是微软的Resnet和谷歌的Inception系列网络把CNN带到一个设计各种block反复调用的时代。比起传统的CNN网络，新的block设计能够在简化运算的同时保持甚至提高网络的泛化能力。那么本篇博客就来介绍一下
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