17、宽卷积神经网络：Inception v1 与 Inception v2 解析

宽卷积神经网络：Inception v1 与 Inception v2 解析

在卷积神经网络的发展历程中，Inception v1 和 Inception v2 是两个具有重要意义的架构。它们通过独特的设计理念，在提高模型性能的同时，有效降低了计算复杂度。下面将详细介绍这两个架构的特点和优势。

1. Inception v1 架构

Inception v1，最初名为 GoogLeNet，在 2014 年的 ILSVRC 目标检测竞赛中夺冠。它引入了 Inception 模块，该模块的核心思想是让每个卷积层并行使用不同大小的滤波器，而不是为每一层选择单一的最佳滤波器大小，从而使模型能够“学习”到最合适的滤波器大小。

1.1 朴素 Inception 模块

朴素 Inception 模块是一个卷积块，输入数据通过四个分支进行处理：一个用于降维的池化层，以及 1×1、3×3 和 5×5 的卷积层。这些分支的输出会被拼接在一起。不同大小的滤波器可以捕捉到不同层次的特征细节，例如 1×1 卷积可以捕捉特征的精细细节，而 5×5 卷积则能捕捉更抽象的特征。

以下是朴素 Inception 模块的示例代码：

x1 = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1,1), padding='same')(x)  
x2 = Conv2D(64, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu')(x)