【文件属性】：
文件名称：GoogleNet经典论文4篇
文件大小：2.43MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-12-16 08:27:36
deeplearning detection
欢迎想入门CNN和深度学习的朋友们阅读论文。
GoogleNet始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。
为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。
最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改善，而不是依赖于硬件，新的数据集，更深的网络，并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上，而更应该关注与网络结构的改善方面的工作。
【文件预览】：
GoogleNet
----Inception-v4,Inception-ResNetand the Impact of Residual Connections on Learning.pdf(935KB)
----Going deeper with convolutions.pdf(1.16MB)
----Rethinking the Inception Architecture for ComputerVision.pdf(505KB)
----Inception V2.pdf(169KB)