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GoogleInceptionNet论文细读GoingdeeperwithconvolutionsGoogleNet首次出现在ILSVRC2014比赛中（和VGG同年），获得了当时比赛的第一名。使用了Inception的结构，当时比赛的版本叫做InceptionV1。
一、前言读完GoogLeNet的四篇论文之后，一是感觉InceptionV3和InceptionV4仅仅是对Inception结构的一些小小的修改，并不是像BatchNormalization那样具有突破性；二是GoogLeNet是专门为了ImageNet挑战赛设置的，论普遍性，还不如同年的VGGNet；因此这里只对InceptionV4结构做一下简单的说明，有兴趣的可以去单独看...
论文：RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision一、内容概括本文是Inception结构四篇中的第三篇，具体介绍了BN层论文附录中提到的Inception-v2结构，同时又提出了Inception-v3结构，最后构建了一个42层的深度神经网络模型。
GooLeNetInceptionV1是GoogLeNet最早的版本，论文发布于2014年《Goingdeeperwithconvolutions》。之后google有相继发布了Inception的V2、V3、V4（即Xception）版本，是的Inception越来越完善。此…
inception结构在在某些层级上加了分支分类器，输出的loss乘以个系数再加到总的loss上，作者认为可以防止梯度消失问题（事实上在较低的层级上这样处理基本没作用，作者在后来的inceptionv3论文中做了澄清）。
GoogleInceptionNet论文细读GoingdeeperwithconvolutionsGoogleNet首次出现在ILSVRC2014比赛中（和VGG同年），获得了当时比赛的第一名。使用了Inception的结构，当时比赛的版本叫做InceptionV1。
一、前言读完GoogLeNet的四篇论文之后，一是感觉InceptionV3和InceptionV4仅仅是对Inception结构的一些小小的修改，并不是像BatchNormalization那样具有突破性；二是GoogLeNet是专门为了ImageNet挑战赛设置的，论普遍性，还不如同年的VGGNet；因此这里只对InceptionV4结构做一下简单的说明，有兴趣的可以去单独看...
论文：RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision一、内容概括本文是Inception结构四篇中的第三篇，具体介绍了BN层论文附录中提到的Inception-v2结构，同时又提出了Inception-v3结构，最后构建了一个42层的深度神经网络模型。
GooLeNetInceptionV1是GoogLeNet最早的版本，论文发布于2014年《Goingdeeperwithconvolutions》。之后google有相继发布了Inception的V2、V3、V4（即Xception）版本，是的Inception越来越完善。此…
inception结构在在某些层级上加了分支分类器，输出的loss乘以个系数再加到总的loss上，作者认为可以防止梯度消失问题（事实上在较低的层级上这样处理基本没作用，作者在后来的inceptionv3论文中做了澄清）。
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