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Inception V1 V2 V3 V4

2023-11-09

最开始卷积的层数不断增加，后来开始修改卷积核的形式。

一

二Inception-V1

 

同一层级进行多尺度卷积，扩展了宽度，同时加强对小目标的检测能力。

A、引入1*1的卷积是为了降维，降低通道维度。

B、在中间层加入辅助损失，辅助损失只用于训练。

C、表征性瓶颈：当卷积不会大幅度改变输入维度时，神经网络可能执行的更好。因子分解方法。。

三、Inception-V2

https://arxiv.org/pdf/1512.00567v3.pdf

 

A、因式分解降低了参数数量、增加了网络深度。

B、由串联改为并联：若网络过深且维度减少会导致信息丢失。改为并联增加网络宽度。

四、inception V3

五、inception v4

https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf

残差连接residual connection

参考  http://baijiahao.baidu.com/s?id=1601882944953788623&wfr=spider&for=pc

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inception

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