sheng的学习笔记-AI-Inception network

 目录：sheng的学习笔记-AI目录-优快云博客

 

基础知识

构建卷积层时，你要决定过滤器的大小究竟是1×1（原来是1×3，猜测为口误），3×3还是5×5，或者要不要添加池化层。而Inception网络的作用就是代替你来决定，虽然网络架构因此变得更加复杂，但网络表现却非常好

本文用到基础知识

1*1卷积，需要看文章：sheng的学习笔记-AI-Network in Network（NIN）和1*1卷积-优快云博客

 残差网络：sheng的学习笔记-AI-残差网络-Residual Networks (ResNets)-优快云博客

 

谷歌 Inception 网络简介

原理

构建卷积层时，你要决定过滤器的大小究竟是1×1，3×3还是5×5，或者要不要添加池化层。而Inception网络的作用就是代替你来决定，虽然网络架构因此变得更加复杂，但网络表现却非常好

这是你28×28×192维度的输入层，Inception网络或Inception层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型，或者确定是否需要创建卷积层或池化层

如果使用1×1卷积，输出结果会是28×28×#（某个值），假设输出为28×28×64，并且这里只有一个层

 如果使用3×3的过滤器，那么输出是28×28×128。然后我们把第二个值堆积到第一个值上，为了匹配维度，我们应用same卷积，输出维度依然是28×28，和输入维度相同，即高度和宽度相同