聊一聊Inception系列(GoogLeNet、Inception、Xception)

摘要：最近使用Xception时发现效果很好，所以打算介绍下整个Inception系列。

关键字：深度学习, Inception, Xception, GoogLeNet

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本文是我旧博客中的博文，在优快云图片显示不正常，请移步旧博客查看：https://imlogm.github.io/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/inception/

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1. 从模型结构说起

其实关于Inception的结构，以及各代的改进，大家可以看这篇文章：深入浅出——网络模型中Inception的作用与结构全解析-深度学习思考者

有同学可能要说，上面链接里的那篇文章这么简单，似乎没讲太多内容。其实因为Inception每代之间联系性比较强，所以看明白了其中一篇，其他的也都能很快懂。如果要我来讲的话，大概会是下面四行字：

• GoogLeNet（Inception-v1）：相比AlexNet和VGG，出现了多支路，引入了1×1卷积帮助减少网络计算量
• Inception-v2：引入Batch Normalization(BN)；5×5卷积使用两个3×3卷积代替
• Inception-v3：n×n卷积分割为1×n和n×1两个卷积
• Inceptio