GoogleNet学习笔记

改善深度神经网络的方法：1.增加深度（增加层数）2.增加宽度（增加每层神经单元数） 带来问题： 1.网络庞大，数据集小时，易导致过拟合（解决过拟合办法：L1，L2正则化；Dropout；数据增强） 2.参数过多，训练时间长 3.网络深度过大，易导致梯度消失问题（解决梯度消失问题：运用残差连接） 解决办法：运用稀疏连接结构替代全连接结构（包括Conv层）。CPU及GPU适于计算密集矩阵，计算非一致稀

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