王权富贵:GoogLeNet的Inception模块变化。
GooLeNet的详细理解可以参考这篇文章,文章详细的说明了V1-V4之间的变化。
GooLeNetV1提出了InceptionV1模块,1*1,3*3,5*5这些卷积最后的合并是深度相加。大卷积如3*3,5*5前面有一个1*1卷积,这个1*1卷积是用来做数据压缩的,减少特征的深度。
后续版本GooLeNetV2,V3都是在Inception模块的基础上提出替代3*3,5*5大卷积的方法,来减少计算的工作量。
采用卷积分解的方法将任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代。缺点是GoogLeNet团队发现在网络的前期使用这种分解效果并不好,在中度大小的特征图(feature map)上使用效果才会更好(特征图大小建议在12到20之间)。
InceptionV2的模块变化如下:
在GoogLeNetV4中将原来的V3模型配合上残差网络ResNet,融合最后的InceptionV4的模块变化如下:
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