12 2019 档案
摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition 自2012年AlexNe
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摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote GoogLeNet是谷歌（Google）研究出来的深度网络结构，为什么不叫“GoogleNet”，而叫“GoogLeNet”
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摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind 公司的研究
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摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了
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摘要：完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络（链接：请点击我）中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet
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