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1、第一层(卷积层)使用7x7的卷积核(滑动步长2,padding为3) 因此,任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代.

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将7x7分解成两个一维的卷积(1x7,7x1),3x3也是一样(1x3,3x1) 实际上图像上任意一个点都有贡献.图7.2 None-local的实现方式

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任意一个数的十位上的数加上它的个位上的数的和乘以11等于这两 7x3+6=276x6= 36写在27的后面,即乘积273668x 48=3264计算方

LeNet LeNet虽然不是CNN的起点,但却是后来CNN兴起的标志模型AlexNet AlexNet是Hinton和他的学生Alex在2012设计的网络,并获得了当年的ImageNet竞赛冠军VGGNet VGGNet在2014年的ImageNet比赛中,分别在定位和分类跟踪任务中取得第一名和第二名

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Inception v1 总之,Inception是GoogLeNet的核心,GoogLeNet优秀,一方面是运算速度快inception V2 设计人员想,如果只是单纯的堆叠网络,虽然可以提高准确率,但是会导致计算效率的下降inception v3 最重要的改进就是分解Factorization,把7x7分解成两个一维的卷积(1x7和7x1)

我复制黏贴了两个7x7正方形,其中一个旋转了45°放在了后面. 因为上述x取任意值都成立---想要做成正立方体,咋办?好办!用

(z)转换为任意满足上述条件的概率分布p(x).我们再推广到任意的base distribution,假设p(u)满足上述p(x)满足的条件,那么我们可以使