卷积网络模型.zip

再思考计算机视觉的Inception结构Rethinkingtheinceptionarchitectureforcomputervision(2016)作者C.Szegedyetal.摘要：对于多种任务来说，卷及网络处于最先进的计算机视觉解决方案的核心。自2014年以来，超深度卷积网络开始成为主流，在各种benchmark中产生了巨大的收获。虽然对大多数任务来说，增加的模型大小和计算成本往往转化为直接增益（只要提供足够的标记数据用于训练），计算效率和低参数计数仍然是各种用例的有利因素，例如移动视觉和大数据场景。在这里，我们将探讨通过适当的因式分解卷积和积极正则化的方式，尽可能有效地利用增加的算力来扩大网络规模。我们在ILSVRC