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1.堆叠两个3*3卷积核替代5*5卷积核;堆叠三个3*3卷积核替代7*7卷积核。目的:相同感受视野,减少参数量。2.增加网络深度,提升性能。3.计算资源损耗问题。

K近邻算法 图像分类

2.加载数据集并训练,训练集计算损失值loss,测试集计算accuracy,保存训练好的网络参数-------------------------train.py。3.利用训练好的网络参数后,用自己找的图像进行分类-------------------------------------------predict.py。定义LeNet网络模型---------------model.py。我的解决

基于UCM数据集的图像分类 GoogLeNet

AlexNet图像分类

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基于UCM数据集的图像分类 GoogLeNet
