经典卷积网络--InceptionNet
经典卷积网络--InceptionNet
- 1、InceptionNet网络模型
- 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？
- 3、InceptionNet完整实现(使用CIFAR10数据集)
借鉴点：一层内使用不同尺寸的卷积核，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）； 使用 1 * 1 卷积核，改变输出特征 channel 数（减少网络参数）。
1、InceptionNet网络模型
InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力，与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式（纵向）相比，是一个不同的方向（横向）。
显然，InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别，不再是简单的纵向堆叠，要理解 InceptionNet 的结构，首先要理解它的基本单元，如图1.1所示。
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