摘要：
从GoogLeNet的Inceptionv1开始，发展了众多inception，如inception v2、v3、v4与Inception-ResNet-V2。故事还是要从inception v1开始说起。Inception v1相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络而言，inception v1采用在同一层中提取不同的特征（使用不同尺寸的卷积核），并提出了卷积核的并行合并（也称为Bott... 阅读全文
摘要：
文献：《Going deeper with convolutions》 目的： 从前面介绍的AlexNet中可以看出，模型中引入了大量的稀疏性，如relu,dropout,pooling等，这样就可能导致网络的计算性能下降。为了既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。大量的文献表明可 阅读全文