【深度学习】Inception结构

最新推荐文章于 2025-06-13 08:02:00 发布
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分类专栏： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zkq_1986/article/details/78876973
Inception模块巧妙地结合了不同尺寸的卷积核和池化操作，有效地捕捉多种尺度的特征，但同时也带来了参数量增加的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

你不用考虑conv层到底是用1*1，3*3，还是5*5。Inception把这些conv的各filter大小类型合在一起，再加上pool，将结果合并输出。其缺点参数量增多。


深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
PyTorch之inception结构
心升明月的博客
03-09 2239
一、实现过程 inception模块在GoogLeNet中首次提出并采用，其基本结构如图1，整个inception结构就是由多个这样的inception模块串联起来的。inception结构的主要贡献有两个：一是使用1x1的卷积来进行升降维；二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。本文利用图1的inception结构实现MNIST数据集的多分类。 图1 inception基本结构 将inception结构封装成类，减少代码冗余。代码如下： class InceptionA(torch.nn.Module):
深入了解inception结构
Jmsh9605的博客
03-02 1515
Inception就是将多个卷积或池化操作放在一起组装成一个网络模块，设计神经网络时，以模块为单位去组装整个网络结构。Inception结构设计了一个稀疏网络结构，但是能够产生稠密的数据，既能增加神经网络表现，又能保证计算资源的使用效率。
Inception结构
little豪斯
11-23 387
各个inception大概情况，持续更新….
【深度学习解惑】 用图神经网络（GNN）视角重新描述 Inception 模块节点/边关系，有什么启示？
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
06-13 1135
用图神经网络（GNN）视角重新描述 Inception 模块节点/边关系，有什么启示？
Inception结构详解(从V1到V4，再到xcpetion)
ximu__l的博客
03-13 1万+
详细讲了关于Inception结构的内容和原理(从Inception V1到Inception V4，再到xcpetion)，都做了详细的介绍
深度学习网络结构之---Inception
lbr15660656263的博客
06-15 5174
通过 堆叠两层3 × 3 3\times33×3的卷积核可以替代一层5 × 5 的卷积核，堆叠三层 3 × 3 的卷积核替代一层 7 × 7 的卷积核，可以看出，大卷积核完全可以由一系列 的3 × 3 卷积核来替代，那能不能再分解得更小一点呢？从上图可以看出，计算量主要来自高维卷积核的卷积操作，因而在每一个 卷积前先使用1 × 1卷积核将输入图片的feature map维度先降低，进行信息压 缩，在使用3x3卷积核进行特征提取运算，相同情况下，Inception v1的计算量 仅为358M。
深度学习inception结构详解
04-24
深度学习中的Inception结构，最初提出于2014年的一篇论文《Going Deeper with Convolutions》中。该结构的主要目的是提高深度卷积神经网络的计算效率和准确率。它使用了多个不同大小的卷积核和池化操作，对图像进行...
深度学习基于Inception模块的自定义ResNet模型设计：图像分类任务中的网络结构优化与实现
05-04
内容概要：本文介绍了一种基于...③理解Inception结构及其在卷积神经网络中的应用； 阅读建议：读者应具备一定的Python编程能力和PyTorch使用经验，建议边阅读代码边运行实验，以便更好地理解模型架构与实现细节。
深度学习基于Inception模块的改进Vision Transformer模型设计：图像分类任务中的多分支卷积结构应用
最新发布
08-10
适合人群：具有深度学习基础知识，特别是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的开发者或研究人员。; 使用场景及目标：①希望在现有ViT模型基础上引入Inception结构以提高模型性能；②研究不同卷积核尺寸对特征提取的影响...
深度学习结合Inception模块深度可分离卷积的视觉变换器模型设计：图像分类任务优化完整代码
04-21
内容概要：本文介绍了一个融合Inception深度可分离卷积与视觉Transformer（ViT）的深度学习模型——ViT_With_InceptionDW。首先定义了InceptionDWConv2d模块，该模块将输入通道分为四部分，分别通过1x1卷积、3x3深度...
Googlenet inception v1网络结构详解
12-27
总结了很多牛人的知识，解释了自己的很多疑点。
深度学习---Inception 网络结构
qq_32571391的博客
06-12 953
Inception 网络结构图 Inception v1： 就是将一些大的卷积层换成1*1,3*3,5*5的小卷积，这样能够大大的减小训练参数的数量 Inception v2: inception v2在网络结构上没有什么变化，只是在输入的时候增加了batch_mormal,训练起来收敛快。 将5*5的卷积改成了两个3*3的卷积，进一步减少了可训练的参数 inception v3 ...
卷积神经网络结构简述（二）Inception系列网络
Sundrops的专栏
01-13 5199
Inception是电影《盗梦空间》的外文原名，寓意是起点/开端，里面有一句经典的台词是: “we need to go deeper”，Inception Network取名于此 卷积神经网络结构简述（二）Inception系列网络WILL深度学习搬砖者​关注他50 人赞了该文章作为一名初入茅庐的搬砖者，最近在用深度学习做图像分类任务，粗略的学习了下卷积神经网络近几年结构的升级。根据个人的理...
详解Inception结构：从Inception v1到Xception
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鲤鱼与驴的博客
02-15 2万+
详细介绍了GoogLeNet中Inception模块网络结构的发展历程，包括了Inception v1，Inception v2，Inception v3，Inception v4，Xception结构及特点。
【深度学习】Inception模型结构解析，关键词：Inception-v1、v2、v3、v4、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2
Next_SummerAgain的博客
03-29 1万+
【深度学习】Inception模型结构解析，关键词：Inception-v1、v2、v3、v4、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2
洞悉Inception网络结构
litt1e的博客
02-19 702
当我们构建卷积层时，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做决定，虽然网络结构因此变得更加复杂，但网络表现却非常好。让我们来理解一下其中的原理。 例如，这是28✖28✖192维度的输入层，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...
深度学习之Inception模型结构全解析
qq_39751437的博客
07-29 8213
文章目录CNN演变史一、Inception v1模型二、Inception v2模型三、Inception v3模型四、Inception v4模型 CNN演变史 卷积神经网络从Alexnet以来突破的方向就是增加网络深度和宽度的同时减少参数，但网络深度的提升会带来参数的急剧增加，会产生过拟合，计算复杂度越高；另一方面，网络越深，梯度越往后穿越容易消失（梯度弥散），难以训练和优化模型；Incept...
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