论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 :Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 :Inception-Res
一.前言 在Java集合框架里面,各种集合的操作很大程度上都离不开Comparable和Comparator,虽然它们与集合没有显示的关系,但是它们只有在集合里面的时候才能发挥最大的威力.下面是开始我们的分析. 二.示例 在正式讲解Comparable与Comparator之前,我们通过一个例子来直观的感受一下它们的使用. 首先,定义好我们的Person类 class Person { String name; int age; public Person(String name, int ag
Google Inception Net,ILSVRC 2014比赛第一名.控制计算量.参数量,分类性能非常好.V1,top-5错误率6.67%,22层,15亿次浮点运算,500万参数(AlexNet 6000万).V1降低参数量目的,参数越多模型越庞大,需数据量越大,高质量数据昂贵:参数越多,耗费计算资源越大.模型层数更深,表达能力更强,去除最后全连接层,用全局平均池化层(图片尺寸变1x1),参数大减,模型训练更快,减轻过拟合(<Network in Network>论文),Inceptio