上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构，这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。...； 降低了模型效果对初始权重的依赖； 可以加速收敛，一定程度上可以不使用Dropout这种降低收敛速度的方法，但却起到了正则化作用提高了模型泛化性； 即使不使用ReLU也能缓解激活函数饱和问题； 能够学习到从当前层到下一层的分布缩放...GoogLeNet Inception V3 GoogLeNet Inception V3在《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision...合理使用维度缩减不会破坏网络特征表示能力反而能加快收敛速度，典型的例如通过两个3×3代替一个5×5的降维策略，不考虑padding，用两个3×3代替一个5×5能节省1-（3×3+3×3）/(5×5)=28%...总结 这篇文章比较偏理论，主要讲了GoogLeNet的inception模块的发展，包括在v2中提出的batch normalization，v3中提出的卷积分级与更通用的网络结构准则，v4中的与残差网络结合等
但是Naive Inception有两个非常严重的问题：首先，所有卷积层直接和前一层输入的数据对接，所以卷积层中的计算量会很大；其次，在这个单元中使用的最大池化层保留了输入数据的特征图的深度，所以在最后进行合并时...Inception单元，而且因为在最大池化层之前也加入了1×1的卷积层，所以最终输出的特征图的深度也降低了，这样也降低了该单元之后的网络结构的计算量。...pool proj代表max-pooling后的投影数量（即先max-pooling，再PW降维），所有的reductions（降维）和projections（投影）也都使用激活函数ReLU。...反向传播时如果有一层求导为0，链式求导结果则为0。二是将中间某一层输出用作分类，起到模型融合作用。最后的loss=loss_2 + 0.3 * loss_1 + 0.3 * loss_0。...使用多个模型时，每个模型的Softmax分类器在多个修剪图片作为输入时都得到多个输出值，然后再对所有分类器的softmax概率值求平均。
了解 Inception 网络的升级可以帮助我们构建自定义分类器，优化速度和准确率。此外，根据你的已有数据，或许较低版本工作效果更好。...所有子层的输出最后会被级联起来，并传送至下一个 Inception 模块。 ? 原始 Inception 模块。...实现降维的 Inception 模块。...该模型在最后一个 inception 模块处使用全局平均池化。 不用多说，这是一个深层分类器。和所有深层网络一样，它也会遇到梯度消失问题。...这些变体显著提高了在 ILSVRC2012 分类任务挑战赛上的单帧识别性能。作者进一步展示了适当的激活值缩放如何稳定非常宽的残差 Inception 网络的训练过程。
理解版本升级的细节可以帮助我们构建自定义分类器，同时提高速度和准确率。另外，依赖于你的数据，低版本可能实际上效果更好。 本文旨在阐明 inception network 的演进。...输出被连接（concatenated）后，送往下一层 inception 模块。 ?...降维的 inception 模块（原文：Inception v1：https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf） 采用降维的 inception 模块构建神经网络，这就是我们知道的...在最后一个 inception 模块，采用了全局平均池化操作。 它确实是一个很深的深度分类器。对于任意深度神经网络都会发生梯度消失问题。...Inception ResNet 有两个子版本分布为 v1 和 v2。在我们检查显著特征之前，让我们看看这两个版本之间的细微差别。
），使每一层的输出都规范化到一个N(0, 1)的高斯，另外一方面学习VGG用2个3×3的conv替代inception模块中的5×5，既降低了参数数量，也加速计算； 一个5*5的网络等于两个3*3的降级...： 所以在修正过后的Inception module在输出到下一层卷积之前，会对数据进行一次降维，怎么降维，就是采用1×1卷积核实现，比如原来有256个输入特征图，先用1×1的卷积核对特征图进行线性组合...它的网络结构如下： 四.Inception v3模型 Inception v3的网络设计准则： 1.避免表示瓶颈，即特征图大小应缓慢下降，特别是在网络靠前的地方；信息流前向传播过程中显然不能经过高度压缩的层...GoogLenet中就做过相似的工作，常规网络都是在最后一层计算loss，然后进行梯度方向传播，但是如果网络层很多，这就导致梯度消失的现象，使用Auxiliary Classifiers，在网络中间层加上分类器...，但是其实本质上最后一层的loss其实在R esNet的子网络中都有计算，也就相当于GoogLenet中把loss层加上网络中间层的方式。
信息分布比较全局性的图像采用大卷积核，信息分布比较局部性的图像采用小卷积核。 图b是对图a的改进，即在3*3卷积，5*5卷积前加1*1卷积，目的是为了先进行降维，相比较于原来结构减少了较多参数。...实际在最后一层还是添加了一个全连接层，是为了大家做finetune。 3.依然使用Dropout层，防止过拟合。...4.另外增加了两个辅助的softmax分支，作用有两点，一是为了避免梯度消失，用于向前传导梯度。反向传播时如果有一层求导为0，链式求导结果则为0。二是将中间某一层输出用作分类，起到模型融合作用。...02 Inception V2【2】 1.学习VGGNet的特点，用两个3*3卷积代替5*5卷积，可以降低参数量。 2.提出BN算法。BN算法是一个正则化方法，可以提高大网络的收敛速度。...就是对输入层信息分布标准化处理，使得规范化为N(0,1)的高斯分布，收敛速度大大提高。
了解 Inception 网络的升级可以帮助我们构建自定义分类器，优化速度和准确率。...在一层里把不同大小的卷积核叠在一起后，意味着一层里可以产生不同大小的卷积核处理之后的效果，也意味着不用人为的来选择这一层要怎么卷，这个网络自己便会学习用什么样的卷积（或池化）操作最好。...将 n*n 的卷积核尺寸分解为 1×n 和 n×1 两个卷积。 例如，一个 3×3 的卷积等价于首先执行一个 1×3 的卷积再执行一个 3×1 的卷积。...如下图所示： Inception v3 Inception v3 整合了前面 Inception v2 中提到的所有升级，还使用了： RMSProp 优化器； Factorized 7x7 卷积； 辅助分类器使用了...并通过实验明确地证实了，结合残差连接可以显著加速 Inception 的训练。也有一些证据表明残差 Inception 网络在相近的成本下略微超过没有残差连接的 Inception 网络。
Inception介绍 概览： 本文的图像分类项目使用的就是Inception v3在正式介绍inception之前，非常有必要引入一张CNN结构的演化图： ?...它们的计算效率与参数效率在所有卷积架构中都是顶尖的。了解 Inception 网络的进化过程可以帮助我们更好地构建自定义分类器，优化速度和准确率。...所有子层的输出最后会被级联起来，并传送至下一个 Inception 模块。网络本质上会变得稍微「宽一些」，而不是「更深」。 ? ?...实现降维的Inception模块可以构建GoogleLeNet（也就是Inception v1的网络结构）。GoogLeNet 有 9 个线性堆叠的 Inception 模块。 ?...没能冲进前三甲，不过比上次的垃圾分类项目进步了很多，最关键的是这个官网有奖金拿啊，满足！再接再厉！
.torch 本文是对 GoogleNet 网络模型 Inception 架构的重思考和改进，Inception V3, 其中 Going deeper with convolutions 是 Inception...如果这些信号是容易压缩的，那么降维甚至可以加快学习速度。这里的空间聚合就是大空间域尺寸处理（大图像块的处理），如大尺寸滤波器的卷积。 4）平衡好网络的深度和宽度。...这种降维处理可以看做通过分解卷积来加快计算速度的手段。例如在 1 × 1卷积层后面是 3 × 3卷积层。...两层都用非线性激活响应要好于第一层使用线性响应。 3.2....但是我们在实际中观察到，辅助分类器在训练的初期没有起到任何作用，只是在训练最后，辅助分类器可以提升一点网络的性能。辅助分类器实际的作用有点类似镇定器。
BN 是一个非常有效的正则化方法，可以让大型卷积网络的训练速度加快很多倍，同时收敛后的分类准确率也可以得到大幅提高。...on Learning[6] Inception V4相比V3主要是结合了微软的 ResNet，将错误率进一步减少到 3.08%。...和2×2的average pooling来调整feature map的大小使之固定到同一尺寸； 4)最后一个block的输出后面接一个全局average pooling和一个softmax 分类器； 5...网络中的r是压缩参数，先通过第一个全连接层把1x1xC的数据压缩为1x1xC/r，再通过第二个全连接层把数据扩展到1x1xC。 ? 图24 SE-Inception ?...首先去掉CNN的最后一层，把它作为描述子，输出是 H×W×D 的向量，可以将其看作一个D维的描述子，总共有 H×W 个。
整个AlexNet有8个需要训练参数的层（不包括池化层和LRN层），前5层为卷积层，后3层为全连接层，如图4所示。AlexNet最后一层是有1000类输出的Softmax层用作分类。...然后在最后一个卷积层使用滑窗的方式进行分类预测，将不同窗口的分类结果平均，再将不同尺寸Q的结果平均得到最后结果，这样可提高图片数据的利用率并提升预测准确率。...Inception Net有22层深，除了最后一层的输出，其中间节点的分类效果也很好。...因此在Inception Net中，还使用到了辅助分类节点（auxiliary classifiers），即将中间某一层的输出用作分类，并按一个较小的权重（0.3）加到最终分类结果中。...**BN是一个非常有效的正则化方法，可以让大型卷积网络的训练速度加快很多倍，同时收敛后的分类准确率也可以得到大幅提高**。
最后一层 图像分类网络中最后一层传统上来说是全连接层。这些层的参数量巨大，因为你需要 N×M 个参数才能从 N 个隐藏节点过渡到 M 个节点。...connection），使用批归一化并移除了作为最后一层的全连接层。...1x1 卷积用来减小输入/输出的维度（选自 GoogLeNet 论文）。 除了加入 Inception 模块，作者还使用了辅助分类器来提高稳定性和收敛速度。...黄色框表示辅助分类器（选自GoogLeNet论文）。 Inception v3 Inception v3 架构中结合了几项创新点。...在 Inception v3 中，主要的创新在于借鉴了 GoogLeNet 和 VGGNet 的部分原创思想，即使用 Inception 模块并通过一系列较小的卷积核更高效地表示较大的卷积核。
为此，文章借鉴NIN2，采用1×1卷积核来进行降维。...应用于最先进的图像分类模型，Batch Normalization与达到相同的精度的模型相比训练步数减少14倍，并且显著超过原始模型的精度。...这样做法有两个优点： 保持相同感受野的同时减少参数 加强非线性的表达能力 ---- Inception V3 这篇论文两个思路： 提出神经网络结构的设计和优化思路 改进Inception 设计准则 避免网络表达瓶颈...不对称分解方法有几个优点： 节约了大量的参数，加速了运算并降低了过拟合 增加一层非线性，提高模型的表达能力 可以处理更丰富的空间特征，增加特征的多样性 论文里面指出，这种非对称拆分其实是比拆为几个更小的卷积核...； Inception V2——提出了 Batch Normalization，代替 Dropout 和 LRN，其正则化的效果让大型卷积网络的训练速度加快很多倍，同时收敛后的分类准确率也可以得到大幅提高
，并且没有补0，卷积输出再通过ReLU激活，再形成最后的输出。...上图是V1网络的构架，一共有9个Inception模块，前面是一个大的卷积，最后有个主分类器，两个辅助分类器(两个红框)，左图为主分类器的构架。...3、Inception V3 Inception V3提出了卷积再进行分解，因为5x5分解成3x3就不能再往下分了，3x3是没有办法分解成1x1的。...Inception v3提出了另外一种方案，在做池化的同时进行两路1x1卷积的降维，把最后的特征串接到池化特征后面，加入原始特征是320个通道，两路降维各有160个通道，因此最终有640个通道，通过两个卷积来补充最终的信息...因为数据量比较大，即使多千分之几也会多出很多图片分类正确。 4、Inception V4 V3的工程性质比较强，证明了卷积的一维分解可行。
换句话说，对于每一个层，Inception 都会执行 5×5 卷积变换、3×3 卷积变换和最大池化。然后该模型的下一层会决定是否以及怎样使用各个信息。...2.4 改进方法之Inception v1 Inception v1的网络结构如下图： ? 使用1*1卷积的作用： 降维（ dimension reductionality ）。...Inception v2 、Inception v3 Inception v2 、Inception v3 在同一篇论文《Rethinking the Inception Architecture for...Inception Net v3 包含了针对 Inception v2 所述的所有升级，并且增加使用了以下内容： RMSProp 优化器。 分解为 7x7 卷积。 辅助分类 BatchNorm。...ResNet结构大大地加深了网络深度，还极大地提升了训练速度，同时性能也有提升。
实验结果对比 在inception-resnet-v1与inception v3的对比中，inception-resnet-v1虽然训练速度更快，不过最后结果有那么一丢丢的差于inception v3；...在inception-resnet-v2与inception v4的对比中，inception-resnet-v2的训练速度更快，而且结果比inception v4也更好一点。...所以最后胜出的就是inception-resnet-v2。 ?...然后这个过程并行重复32次，最后再把所有的结果相加，然后再根据残差结构加上输入的特征图。 【值得一提的是】 下面的三种变体完全等价： ?...图A就是之前说的结构； 图B是在3x3卷积后进行了concat，然后再通过统一的1x1卷积操作，这个有点类似于inception-resnet； C图结构更简洁且速度更快。采用组卷积。
为了降低计算量，又引入了1×1卷积层来降维，如下图右所示，该multi-branch结构称之为一个Inception Module，在GoogLeNet中采用的是下图右的Inception Module...； 除此之外， 3x和4x之间，4x和5x之间，均不存在衔接的池化层，下采样通过Inception Module中的stride实现 取消了浅层的辅助分类器，只保留中层的辅助分类器 最开始的几个卷积层调整为多个堆叠的...7×7，即将第一个7×7卷积层变为堆叠的3个3×3 BN-auxiliary，辅助分类器中的全连接层也加入BN 但是，实际发布的Inception V3完全是另外一回事，参见pytorch/inception...，有人绘制了V3的网络架构如下——网上少有绘制正确的，下图中亦存在小瑕疵，最后一个下采样Inception Module中1×1的stride为1。...相比纯Inception结构，引入ResNet结构极大加快了网络的收敛速度。 ? ? 以上。
，最终简化了网络的结构，得到了Inception v3[3]。...Inception v3在Inception v2基础上，Google对之前提出的Inception模块进行了进一步的分析，在此基础上提出了较多的修改，这也成为了Inception v3[3]。...Inception v3也成为了使用较多的GoogLeNet模型。2.3.1....：在网络的浅层不能对特征过多降维，这样会带来较多的特征损失原含义是说增加特征的维度，能够加快训练速度，更容易收敛，实际上是指在最后的分类层之前，增加特征维度，生成高维稀疏特征。...Inception v3模型。
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