卷积网络 经典模型（二）GoogLeNet和ResNet

经典网络（二）

4. GoogLeNet (Inception)

Google Christian Szegedy 论文 - 使用1×1卷积块（NiN）来减少特征数量，这通常被称为“瓶颈”，可以减少深层神经网络的计算负担。 - 每个池化层之前，增加 feature maps，增加每一层的宽度来增多特征的组合性

googlenet最大的特点就是包含若干个inception模块，所以有时候也称作 inception net。 googlenet虽然层数要比VGG多很多，但是由于inception的设计，计算速度方面要快很多。

原理：
Inception架构的主要思想是找出如何让已有的稠密组件接近与覆盖卷积视觉网络中的最佳局部稀疏结构。现在需要找出最优的局部构造，并且重复几次。之前的一篇文献提出一个层与层的结构，在最后一层进行相关性统计，将高相关性的聚集到一起。这些聚类构成下一层的单元，且与上一层单元连接。假设前面层的每个单元对应于输入图像的某些区域，这些单元被分为滤波器组。在接近输入层的低层中，相关单元集中在某些局部区域，最终得到在单个区域中的大量聚类，在最后一层通过1 * 1的卷积覆盖。

简单解释：每一模块我们都是用若干个不同的特征提取方式，例如 3x3卷积，5x5卷积，1x1的卷积，pooling等，都计算一下，最后再把这些结果通过Filter Concat来进行连接，找到这里面作用最大的。而网络里面包含了许多这样的模块，这样不用我们人为去判断哪个特征提取方式好，网络会自己解决（是不是有点像AUTO ML），在Pytorch中实现了InceptionA-E，还有InceptionAUX 模块。

# inception_v3需要scipy，所以没有安装的话pip install scipy 一下
import torchvision
model