深度监督学习（deep supervision learning）

和常规的深度学习机制相比，深度监督学习不仅在网络的最后输出结果out，同时在网络的中间特征图，经过反卷积和上采样操作，得到和out尺寸一致的输出out_m，然后结合out-m和out，共同训练网络。在GoogleNet中用到了这种学习机制。

深度卷积的好处

可加速神经网络收敛，更小化损失
可获得更平滑的卷积核，更明显的模式

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