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【精读AI论文】Inception V3深度学习图像分类算法
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本论文在GoogLeNet和BN-Inception的基础上,对Inception模块的结构、性能、参数量和计算效率进行了重新思考和重新设计。 提出四大设计原则,将5x5卷积分解为两个3x3卷积,将3x3卷积分解为1x3和3x1两个不对称卷积。 提出Inception V2和Inception V3模型,取得3.5%的Top-5错误率,获得ImageNet 2015图像分类竞赛亚军(冠军为ResNet)。 Inception V3具有强大的图像特征抽取和分类性能,是常用的迁移学习主干网络基模型。
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