Google Inception Net网络解析和代码实现

Google Inception Net网络解析和代码实现

Google Inception Net采用了特殊的Inception Module构建网络，网络模型比VGG复杂，网络层数更深，但参数量比VGG少，性能也更好，在ILSVRC 2014的比赛中以较大优势获得了第一名，同年提出的VGG Net获得了第二名。从2014年网络被第一次提出到2016年，Inception共经历了四次改进和升级，并分别衍生了Inception V1-V4的版本。在几次改进迭代中，V3版本最能体现Inception网络的核心内容和技术创新，包括module的结构和各种trick，本文主要对Inception V3分别从网络结构、代码实现和技术亮点等几个方面进行解析。

1 Inception Module

Inception中除了普通的卷积和池化操作外，还包含多个模块组，每个模块组中包含多个Inception Module（结构如图所示），Module在base net的基础上，分为4个分支（branch），通过设定好的卷积核（常用1x1卷积和3x3卷积）和池化，保持feature map的空间尺寸不变，通道数增加，对输入数据进行特征提取，在每个module结尾再将几个branch输出的feature map进行通道维度的拼接。对相同的base net使用不同的卷积和池化操作，增加了网络对不同尺度feature map的适应性，module结构也可以让网络的深度和宽度高效率的扩充，增强模型提取特征的能力，提升准确率。

Inception Module一般有4个分支:

• 分支1：一般是1x1卷积，进行简单特征抽象
• 分支2：一般是1x1卷积后在接分解的1xn和nx1卷积（factorized，后面解释），进行较复杂特征抽象
• 分支3：一般和分支2类似，但深度更深，进行较复杂特征抽象
• 分支4：一般是最大池化或平均池化

通过4种不同程度的特征抽象和变换，选择性保留不同层的高阶特征，最大程度丰富网络的表达能力

2 网络结构

操作	kernel尺寸/步长	输出尺寸
卷积	3x3 / 2	149x149x32
卷积	3x3 / 1	147x147x32
卷积	3x3 / 1	147x147x64
最大池化	3x3 / 2	73x73x64
卷积	3x3 / 1	73x73x80
卷积	3x3 / 2	71x71x192
最大池化	3x3 / 1	35x35x192
Inception模块组	3个Inception Module	35x35x228
Inception模块组	5个Inception Module	17x17x768
Inception模块组	3个Inception Module	8x8x1280
平均池化	8x8	8x8x2048
线性	logits	1x1x2048
softmax