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神经网络的认识(五)Inception-v3 模型_inception-v3模型

inception-v3模型

Inception-v3 模型

Inception 结构是一种和LeNet-5 结构完全不同的卷积神经网络结构。在 LeNet-5 模型中,不同卷积层通过串联的方式连接在一起,而 Inception-v3 模型中的Inception 结构是将不同的卷积层通过井联的方式结合在一起。
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一个卷积层可以使用边长为 1 、3 或者 5 的过滤器,那么如何在这些边长中选呢? Inception 模块给出了 一个方案,那就是同时使用所有不同尺寸的过滤器,然后再将得到的矩阵拼接起来。Inception 模块会首先使用不同尺寸的过滤器处理输入矩阵。最上方矩阵为使用了边长为 l 的过滤器的卷积层前向传播的结果。类似的,中间矩阵使用的过滤器边长为 3 ,下方矩阵使用的过滤器边长为 5 。不同的矩阵代表了 Inception模块中的一条计算路径。虽然过滤器的大小不同,但如果所有的过滤器都使用全 0 填充且步长为 1 ,那么前向传播得到的结果矩阵的长和宽都与输入矩阵一致。这样经过不同过滤器处理的结果矩阵可以拼接成一个更深的矩阵。
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Inception-v3 模型总共有 46 层,由 11 个 Inception 模块组成。图中方框标注出来的结构就是一个 Inception 模块。

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