前言

这段时间观看b站up主刘二大人的关于深度学习的讲解，让我获益匪浅。让我了解到什么是盗梦空间（Inception），如何将结构嵌入到模型中，下面是视频地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=11&share_source=copy_web

感兴趣的朋友，也可将Inception（盗梦空间）结构放入之前mnist数据识别的代码中进行尝试，因为维度改变，全连接层参数相应的也要进行改变。链接如下：
https://blog.csdn.net/qq_42962681/article/details/116270125?spm=1001.2014.3001.5501

以下是本篇文章正文内容，可供参考，如有不足，恳请大家指正，共同学习。

一、Inception（盗梦空间）是什么？

当你构建卷积层时，你要决定卷积核的大小，如何判别哪种卷积核效果更好？是1x1合适，还是3x3合适，还是5x5合适？要不要添加pooling层？
由于这些参数都是超参数，需要进行手动设置，在实验中逐个尝试的话无疑是一件费时费力的工程，这时通过Inception（盗梦空间）模块可很好的解决相应问题。

使用多个不同的卷积核，同时对输入图片进行处理（保证输出后的图像尺寸不变，只更改其维度），最后对处理的数据进行拼接。

二、使用步骤

1.空间结构

结构如图所示（示例）：
图中5x5卷积和3x3卷积，都对图像进行了相应的填充，因此输入图像尺度和输出图像尺度不变。

2.结构模型

代码如下（示例）：
代码中的数据集我使用的是常用的MNIST数据集，单个图像样本大小为（1, 28，28）。

盗梦空间代码示意图

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader  # 我们要加载数据集的
from torchvision import transforms  # 数据的原始处理
from torchvision import datasets  # pytorch十分贴心的为我们直接准备了这个数据集
import torch.nn.functional as F  # 激活函数
import torch.optim as optim#盗梦空间Inception
#图像输入网络中同时经过4种不同的卷积进行处理，这里保证分别处理后的，w，h都相同，以便后方拼接
#[b, c, w, h],这里b=64直接套用了上文提到的mnist数据集中batch_size的大小，可自由设置。
class InceptionA(torch.nn.Module):def __init__(self,in_channels):super(InceptionA,self).__init__()#[64,1,28,28]-[64,16,28,28] 通过卷积核为一的卷积，图像尺寸不变self.branch1x1 = nn.Conv2d(in_channels,16,kernel_size=1)self.branch5x5_1 = nn.Conv2d(in_channels, 16, kernel_size=1)# [64,16,28,28]-[64,24,28,28] 通过卷积核为5的卷积，因为w，h分别填充了2，所以图像尺寸不变self.branch5x5_2 = nn.Conv2d(16,24, kernel_size=5,padding=2)self.branch3x3_1 = nn.Conv2d(in_channels, 16, kernel_size=1)# [64,16,28,28]-[64,24,28,28] 通过卷积核为3的卷积，因为填充了1，所以图像尺寸不变self.branch3x3_2 = nn.Conv2d(16, 24, kernel_size=3, padding=1)# [64,24,28,28]-[64,24,28,28] 通过卷积核为3的卷积，因为填充了1，所以图像尺寸不变self.branch3x3_3 = nn.Conv2d(24, 24, kernel_size=3, padding=1)#[64,1,28,28]-[64,24,28,28]self.branch_pool = nn.Conv2d(in_channels, 24, kernel_size=1)def forward(self,x):branch1x1 = self.branch1x1(x)branch5x5 = self.branch5x5_1(x)branch5x5 = self.branch5x5_2(branch5x5)branch3x3 = self.branch3x3_1(x)branch3x3 = self.branch3x3_2(branch3x3)branch3x3 = self.branch3x3_3(branch3x3)#平均池化尺寸不变branch_pool = F.avg_pool2d(x, kernel_size=3, stride=1, padding=1)branch_pool = self.branch_pool(branch_pool)outputs = [branch1x1, branch5x5, branch3x3, branch_pool]#[b,c,h,w] dim=1是维度方向拼接 ，这里返回的维度是上述几个维度相加(16+24+24+24=88)return torch.cat(outputs, dim=1)

模块示意图

通过盗梦空间的图片，只更改其的通道数量，而不更改图像的尺寸大小，因此在维度方向进行拼接，上图拼接后的通道数量为24+16+24+24=88，对应了下面第二层卷积层的输入维度。

将盗梦空间结构嵌入到我们的网络中


# 接下来我们看一下模型是怎么做的
class Net(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()# 定义了我们第一个要用到的卷积层，因为图片输入通道为1，第一个参数就是# 输出的通道为10，kernel_size是卷积核的大小，这里定义的是5x5的self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)# 看懂了上面的定义，下面这个你肯定也能看懂self.conv2 = torch.nn.Conv2d(88, 20, kernel_size=5)#调用盗梦空间self.incep1 = InceptionA(in_channels=10)self.incep2 = InceptionA(in_channels=20)# 再定义一个池化层self.mp = torch.nn.MaxPool2d(2)# 最后是我们做分类用的线性层self.fc = torch.nn.Linear(1408, 10)# 下面就是计算的过程def forward(self, x):# Flatten data from (n, 1, 28, 28)batch_size = x.size(0)  # 这里面的0是x大小第1个参数，自动获取batch大小#(64, 1, 28, 28)经过10组kernel=5的卷积 ((64, 10, 24, 24)),通过最大池化(64, 10, 12, 12)x = F.relu(self.mp(self.conv1(x)))# 输入到盗梦空间(64, 10, 12, 12)，尺寸不变，维度相加(64, 88, 12, 12)x = self.incep1(x)# (64, 88, 12, 12)经过20组kernel=5的卷积 ((64, 20, 8, 8)),通过最大池化(64, 20, 4, 4)x = F.relu((self.mp(self.conv2(x))))#输入到盗梦空间(64, 20, 4, 4)，尺寸不变，维度相加(64, 88, 4, 4) ioriwx = self.incep2(x)# 为了给我们最后一个全连接的线性层用# 我们要把一个二维的图片（实际上这里已经是处理过的）64X88x4x4张量变成一维的x = x.view(batch_size, -1)  # flatten#64X88x4x4改变为64x1408# 经过线性层，确定他是0~9每一个数的概率#64x1408改变为64x10 因为手写数据集10个分类x = self.fc(x)return x

总结

学无止境，越走下去，发现自己不懂的越多，深感渺小，还需继续努力。

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【论文阅读】GoogLeNet（2014）
题目:Going deeper with convolutions.Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 链接:https ...

Inception（盗梦空间）及代码实现

文章目录

前言

一、Inception（盗梦空间）是什么？

二、使用步骤

1.空间结构

2.结构模型

总结

Inception（盗梦空间）及代码实现相关推荐

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