pytorch Inception代码实现

1、inception卷积神经网络结构

在我们看到的大多数计算机视觉模型使用的深度学习算法中，要么用了滤波器尺寸为1×1、3×3、5×5、7×7的卷积层，要么用了平面池化层。Inception模块把不同滤波器尺寸的卷积组合在一起，并联合了所有的输出。

此结构主要有以下改进：

一层block就包含1x1卷积，3x3卷积，5x5卷积，3x3池化。网络中每一层都能学习到“稀疏”（3x3、5x5）或“不稀疏”（1x1）的特征，既增加了网络的宽度，也增加了网络对尺度的适应性；
通过 concat 在每个block后合成特征，获得非线性属性。
为了降低算力成本，作者在 3x3 和 5x5 卷积层之前添加额外的 1x1 卷积层，来限制输入信道的数量。
尽管添加额外的卷积操作似乎是反直觉的，但是 1x1 卷积比 5x5 卷积要廉价很多，而且输入信道数量减少也有利于降低算力成本。
不过一定要注意，1x1 卷积是在最大池化层之后，而不是之前

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