数字识别领域
卷积的第一次崛起
AlexNet的各层及实现细节
ZFNET：在AleXNeT基础上的演进，卷积核的大小改变
VGG16\19
3*3的卷积核个7*7的卷积核的感受野大小一样，都是7*7，但是参数减少很多
GoogLENET:网络内部的网络
对前一层输出进行并行卷积、级联所有的卷积输出，缺点是计算比较复杂
每一层的输出大小和计算操作数
由于特征图比较深，使得计算比较复杂，使用1维卷积来降低计算操作量
ResNet152
总结对比
详细解决方案
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