经典卷积神经网络之-----Google Inception Net

经典卷积神经网络之—–Google Inception Net 特点： 控制了计算量和参数量的同时，获得非常好的分类性能 参数量仅为AlexNet参数量（6000万）的1/12 问题： 1.参数越多模型越庞大，需要供给模型学习的数据量就越大 2.参数越多，耗费的计算资源也更大 创新点： 1.模型层数更深； 2.去除模型最后的全连接层，用全局平局池化（global average pooling）层

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