googlenet

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注意：每个分支所得的特征矩阵高和宽必须相同

1.inception块的引入

（1）alexnet引入ReLu（缓解梯度消失），隐层全连接层后加入了丢弃层
（2）vgg出现卷积层组合成块（通过堆叠三个33卷积核来代替55卷积核需要的参数）
（3）nin模型出行1*1卷积，丢弃全连接层
（4）googlenet全部结合，inception块，从四个路径从不同层面抽取信息，然后在输出通道维合并（要保证输入核输出的特征矩阵高和宽相同）
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2.inception块（高宽不变，只改变通道数）带来的好处

（1）增加模块内部的多样性
（2）参数个数变少了
（3）计算量变低了

3.googlenet

（1）googlenet中有5段，9个inception块
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（2）inception有各种后续变种（常用的是v3）
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4.总结

框架整体设计思想：
（1）通道数增加，大小减半的快一些
（2）后边大小就减半减半减半
（3）通道数增加到1024
1*1的卷积核是怎么实现降维的作用呢？
11卷积核的个数=输出的通道数
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辅助分类器
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注意：要保证输入核输出的特征矩阵高和宽相同！！！！
一些小问题：
1.一般2的倍数在gpu上好算一些
2.一般不要动架构，可以把所有通道数都减半，可以把输入输出拉宽或窄一些
3.33改成31 13是为了降低计算量（减1/3）
4.怎么调参数：imgnet的小子集上调，把输入输出改小，数据集改小，排个序（然后挑一个）
5.Imgnet1024输出很合适 2000类、3000也可以

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