Google InceptionNet介绍 1 简要概括     Google InceptionNet出现在ILSVRC2014年的比赛中（和VGGNet同年），并以较大优势夺得了第一名的成绩，它的top5错误率为6.67%，VGGNet的错误率为7.3%。InceptionNet的最大特点是控制了计算量和参数量的同时提高了网络的性能，它的层数为22，比VGGNet19还深，但是只有

1、卷积网络发展 卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展 AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础