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27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）

一、含并行连结的网络 GoogLeNet/Inception V3

1、卷积层个数超过了100层，怎么选择最好的卷积层超参数

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第1张图片

 2、GoogleLeNet 全要

首先，输入和输出等高等宽

其次，不同的路径

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 3、  白色的1*1卷积层是用来改变通道数的

        蓝色的卷积层是用来抽取信息的

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 4、为啥要用 Inception块？

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第4张图片

 5、展示Googlenet，高宽减半就是一个stage

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第5张图片

 6、展示一下具体是怎么设计的

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27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第7张图片

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第8张图片

 7、变种，这些常用一点

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27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第11张图片

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第12张图片

 8、诡异但是有效果，每秒跑800个样本，耗内存多，跑得慢，但是精度不错

9、总结

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）_第13张图片

 二、代码实现

  •  **kwage是将除了前面显式列出的参数外的其他参数, 以dict结构进行接收.
  • python中*vars代表解包元组，**vars代表解包字典，通过这种语法可以传递不定参数

 

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