Pytorch 含并行连结的网络 GoogLeNet

0. 环境介绍

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小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。

1. GoogLeNet

1.1 简介

GoogLeNet 吸收了 NiN 中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。这篇论文的一个重点是解决了什么样大小的卷积核最合适的问题。GoogLeNet 的一个观点是，有时使用不同大小的卷积核组合是有利的。

GoogLeNet 论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.4842

1.2 GoogLeNet 结构

在GoogLeNet 中，基本的卷积块被称为 Inception 块（Inception block）。这很可能得名于电影《盗梦空间》（Inception），因为电影中的一句话“我们需要走得更深”（“We need to go deeper”）。

Inception 块（小学生才做选择，我全都要）：

4 个路径从不同层面抽取信息，然后在输出通道维合并
使用不同窗口大小的卷积层
1×11 \times 11×1 的卷积块只抽取通道信息，不抽取空间信息
每条路上通道数可能不同

Inception 块跟单 3×33 \times 33×3 和 5×55 \times 55×5 的卷积层相比有更少的参数个数和设计复杂度。

注：问为什么这么设计？调出来的！

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