Inception结构

Inception网络是CNN发展历史上一个重要的里程碑，在Inception出现之前，大部分流行的CNN仅仅把卷积层堆叠的越来越多，使网络越来越深，以此希望得到更好地性能。但是存在一下问题;

1.图像中突出部分的大小差别很大。

2.由于信息位置的巨大差异，为卷积操作选择合适的卷积核就比较困哪。信息分布更加全局性的图像偏好较大的卷积核，信息分布比较局部的图像偏好较小的卷积核。

3.非常深的网络更容易过拟合。将梯度更新传输到整个网络是很困难的。

4.简单的堆叠较大的卷积层非常消耗计算资源。

解决方法：

在同一层级上运行具备多个尺寸的滤波器。网络本质上会变得宽一些，因此设计Inception模块。

它使用三个不同大小的滤波器（1x1,3x3,5x5），对输入执行卷积操作，此外还会执行最大池化。使所有子层的输出最后会被级联起来，并传送至下一个Inception模块。

主要作用是增加了网络对尺度的适应性。

优化：实现降维的Inception模块(目的：减少计算量)

添加1x1卷积层。

InceptionV2

增加的优化项：用2个连续的3x3卷积层组成一个小网络代替单个5x5的卷积层，他们具有相同的感受野。

此外，将nxn卷积核尺寸分解为1xn和nx1俩个卷积。

InceptionV3(使用频率很高)

使用了7x7卷积，使得能检测更大尺度图像，但增加了计算量。用3个连续的3x3卷积层组成一个小网络代替单个7x7的卷积层。

InceptionV4

结构更加简洁统一。

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