Inception_V3的优缺点

Inception_V3是一个经典的卷积神经网络模型，其优缺点如下：

优点：
1. 准确率高：在ImageNet图像分类任务中，Inception_V3的top-1和top-5准确率都达到了较高水平。
2. 参数少：相比于之前的Inception模型，Inception_V3在准确率不降低的情况下，参数数量减少了24%。
3. 计算速度快：Inception_V3采用了一些优化技巧，如使用Bottleneck结构和较小的卷积核等，可以在保持准确率的情况下，提高计算速度。

缺点：
1. 训练时间长：Inception_V3的模型比较大，训练起来需要较长时间。
2. 内存占用多：Inception_V3的模型结构比较复杂，需要较大的内存空间存储模型参数。
3. 对硬件要求高：由于Inception_V3需要大量的计算资源，对硬件的要求比较高，需要较好的GPU加速器和内存。