2.6 Inception 网络(Inception network)

引入1x1 Convolution后的Inception module如下图所示:

Inception模块会将之前层的激活或者输出作为它的输入,为了能在最后将这些输出都连接起来,会使用same类型的padding来池化,使得输出的高和宽依然是28×28,这样才能将它与其他输出连接起来。如果进行了最大池化,即便用了same padding,3×3的过滤器,stride为1,其输出将会是28×28×192,其通道数与输入(通道数)相同。要做的是再加上一个1×1的卷积层,将通道的数量缩小到28×28×32,避免了最后输出时,池化层占据所有的通道

最后把得到的各个层的通道都加起来,得到一个28×28×256的输出。这就是一个Inception模块

Inception网络只是很多在不同的位置重复组成的网络:

中间隐藏层也可以作为输出层Softmax,确保了即便是隐藏单元和中间层也参与了特征计算,也能预测图片的分类,起到一种调整的效果,有利于防止发生过拟合

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