几个深度网络的介绍

1、GoogleNet模型       去除全连接层，使得模型训练更快并且减轻了过拟合。       Inception的核心思想是通过增加网络深度和宽度的同时减少参数的方法来解决问题。Inception v1由22层，比AlexNet的8层或VGGNet的19层更深。但其计算量只有15亿次浮点运算，同时只有500万的参数量，仅为AlexNet的1/12，却有着更高的准确率。 Inception的

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