因本人刚开始写博客，学识经验有限，如有不正之处望读者指正，不胜感激；也望借此平台留下学习笔记以温故而知新。这一篇文章介绍的是图像分类中的经典的卷积神经网络架构—GoogleNet的学习笔记。
1 GoogleNet网络架构
2 讨论
GoogLeNet 的最关键的一点就是提出了 Inception 结构，这有个什么好处呢，原来想要提高准确率，需要堆叠更深的层，增加神经元个数等，堆叠到一定层可能结果的准确率就提不上去了，因为参数更多了，模型更复杂，更容易过拟合了，但是在实验中转向了更稀疏但是更精密的结构同样可以达到很好的效果，说明照着这个思路走可以继续做，所以后面的 InceptionV2 ,V3,V4 等，表现的结果也非常好。