含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3 动手学深度学习v2 pytorch

1. 含并行连结的网络 GoogLeNet

第一个神经网络可以做到超过100层。

Inception 块的名字，取自盗梦空间，就是不断深入到梦境中，不断深入。

Inception 使得参数减少，计算量也变低了。比直接用3x3 Conv，5x5 Conv 卷积更小。

https://cv.gluon.ai/model_zoo/classification.html

Inception V3精度比VGG高很多，从0.7提升到接近0.8， 内存会大很多，而且比较复杂。
沐神的网络ResNeSt: Split-Attention Networks 是此图上精度最高的。

2. 代码实现

3. Q&A

• 1. 1 x 1 Conv 卷积是为了降低通道数channel
• 2. 卷积层越深，学到的特征越多。

参考

https://www.bilibili.com/video/BV1b5411g7Xo?p=1