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googlenet提出的Inception结构优势有（）

[单选题]
googlenet提出的Inception结构优势有（） 
  • 保证每一层的感受野不变，网络深度加深，使得网络的精度更高
  • 使得每一层的感受野增大，学习小特征的能力变大
  • 有效提取高层语义信息，且对高层语义进行加工，有效提高网络准确度
  • 利用该结构有效减轻网络的权重
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7322600头像 7322600
不能认同
发表于 2020-06-30 13:11:14 回复(0)
胡有德头像 胡有德
从inception V1 到 V4， 想要做的就是加深网络的深度和宽度， 因为理论上来书横向和纵向的增加应该是能提高网络结果的AUC的
于是便有了1 x 1的卷积核，3X3  还有 5 X 5 ， 甚至还能对其进行进一步的拆分

我觉得A选项 指的是最大感受野
C 我觉得是 因为有不同大小的卷积核，这样保证了感受野的不同，来提取丰富的特征， 传入下一层，至于要还是不要，这得取决于权重了
D 基本就是inception的根本目的
发表于 2021-03-02 13:08:15 回复(0)
在秋招的单身狗很贪睡头像 在秋招的单身狗很贪睡
googlenet和densenet使用了大量1*1卷积核，就是为了降维，减少参数量
发表于 2022-09-17 16:17:20 回复(0)
吉吉锅锅头像 吉吉锅锅
IncepitionV1使用多个卷积并在一起，加宽了网络，官方说法是：将多个大小不同的特征进行聚合，提高了网络利用率。在保持同样分类性能的前提下，降低了网络参数
发表于 2022-09-15 15:14:41 回复(0)
大厂offer快到碗里来_头像 大厂offer快到碗里来_
用大小不一的卷积核即动态感受野去学习稀疏特征。为什么每一层感受野不变？
发表于 2020-07-24 12:23:52 回复(1)
刘其开头像 刘其开
<p>看不懂这个答案！</p>
发表于 2020-04-27 22:23:05 回复(2)
leoooooo612头像 leoooooo612
A是什么鬼。。。googlenet最主要的是加宽度不是深度吧，把加深的contribution归功到inception上让resnet情何以堪
发表于 2022-03-17 19:50:24 回复(0)
奋斗的蚂蚁gy头像 奋斗的蚂蚁gy
题目A选项应该是指卷积核分解，用两个非对称的3*3代替一个5*5，感受野不变的同时，参数减少的，原来是26，现在两个才20
发表于 2020-08-02 16:26:20 回复(1)
牛客745052984号头像 牛客745052984号
选AD，A是对的
发表于 2022-07-25 17:03:12 回复(0)
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算法工程师 深度学习 2019 顺丰集团
来自：顺丰科技2019秋招视...
上传者：小小
难度：
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