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项目地址：https://github.com/zhongqianli/caffe_googlenet
22层的深度网络，引入了Inception模块，使用了多个loss。使用1x1的bottleneck，用于增加网络的深度和宽度，可以减少计算量。最后使用了avg pool。
解决的问题
提出了一种高效的深度学习框架，代号为Inception，它受到NiN网络的启发。
1x1conv
简单说，是特征降维，是feature pooling，filter space的transform。这种跨特征层的级联结构，可以有助于不同特征层间的空间信息交互。
细节
为了避免patch-alignment问题, 卷积核的尺寸限定为1×1, 3×3 和 5×5。
网络的设计遵循了这样的规则：视觉信息应该在不同尺寸进行处理，然后将它们合并在一起供下一阶段使用。
多个loss的作用
改善深度网络的收敛性。（《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》的作者认为是充当正则化器）