20、卷积神经网络（CNN）：架构演进与多领域应用

卷积神经网络（CNN）：架构演进与多领域应用

1. Inception系列架构

1.1 Inception v1

Inception v1 由 1×1、3×3 和 5×5 卷积核组成。使用不同大小卷积核的关键思想是减少训练所需的参数数量。通过不同大小的卷积核可以提取不同尺度的特征图，然后将它们堆叠起来，以获得更丰富的特征表示。

1.2 Inception v2

Inception v2 用两个 3×3 卷积层替代了单个 5×5 卷积层。一个 n×n 卷积层可以被一个 1×n 和一个 n×1 卷积层替代，并且仅在每个分支的最后一个 3×3 卷积上进行分解。通过使用批量归一化（Batch Normalization）来解决内部协变量偏移问题。

1.3 Inception v3

为了增加卷积神经网络（CNN）的深度和非线性，并加速训练过程，Inception v3 将 5×5 和 3×3 卷积核分解为两个一维卷积核。它使用 RMSProp 优化器。

1.4 Inception v4 和 Inception - ResNet

Inception v4 模块基于 Inception v3。Inception v4 将 Inception 架构与残差连接相结合，比其前身具有更好的性能。此外，ResNet 结构提高了性能和训练速度。

下面用表格总结 Inception 系列架构的特点：
| 架构名称 | 主要特点 |
| ---- | ---- |
| Inception v1 | 1×1、3×3 和 5×5 卷积核，减少参数，堆