【吴恩达deeplearning.ai】2.7 Inception 网络

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2.6 谷歌 Inception 网络简介	回到目录	2.8 使用开源的实现方案

Inception 网络 (Inception Network)

在上节视频中，你已经见到了所有的Inception网络基础模块。在本视频中，我们将学习如何将这些模块组合起来，构筑你自己的Inception网络。

Inception模块

在这里插入图片描述
Inception模块会将之前层的激活或者输出作为它的输入，作为前提，这是一个28×28×192的输入，和我们之前视频中的一样。我们详细分析过的例子是，先通过一个1×1的层，再通过一个5×5的层，1×1的层可能有16个通道，而5×5的层输出为28×28×32，共32个通道，这就是上个视频最后讲到的我们处理的例子。

为了在这个3×3的卷积层中节省运算量，你也可以做相同的操作，这样的话3×3的层将会输出28×28×128。

或许你还想将其直接通过一个1×1的卷积层，这时就不必在后面再跟一个1×1的层了，这样的话过程就只有一步，假设这个层的输出是28×28×64。

最后是池化层。

这里我们要做些有趣的事情，为了能在最后将这些输出都连接起来，我们会使用same类型的padding来池化，使得输出的高和宽依然是28×28，这样才能将它与其他输出连接起来。但注意，如果你进行了最大池化，即便用了same padding，3×3的过滤器，stride为1，其输出将会是28×28×192，其通道数或者说深度与这里的输入（通道数）相同。所以看起来它会有很多通道，我们实际要做的就是再加上一个1×1的卷积层，去进行我们在1×1卷积层的视频里所介绍的操作，将通道的数量缩小，缩小到28×28×32。也就是使用32个维度为1×1×192的过滤器，所以输出的维度其通道数缩小为32。这样就避免了最后输出时，池化层占据所有的通道。

最后，将这些方块全都连接起来。在这过程中，把得到的各个层的通道都加起来，最后得到一个28×28×256的输出。通道连接实际就是之前视频中看到过的，把所有方块连接在一起的操作。这就是一个Inception模块，而Inception网络所做的就是将这些模块都组合到一起。

Inception网络

这是一张取自Szegety et al的论文中关于Inception网络的图片，你会发现图中有许多重复的模块，可能整张图看上去很复杂，但如果你只截取其中一个环节（编号1），就会发现这是在前一页ppt中所见的Inception模块。

我们深入看看里边的一些细节，这是另一个Inception模块（编号2），这也是一个Inception模块（编号3）。这里有一些额外的最大池化层（编号6）来修改高和宽的维度。这是另外一个Inception模块（编号4），这是另外一个最大池化层（编号7），它改变了高和宽。而这里又是另一个Inception模块（编号5）。

所以Inception网络只是很多这些你学过的模块在不同的位置重复组成的网络，所以如果你理解了之前所学的Inception模块，你就也能理解Inception网络。

事实上，如果你读过论文的原文，你就会发现，这里其实还有一些分支，我现在把它们加上去。所以这些分支有什么用呢？在网络的最后几层，通常称为全连接层，在它之后是一个softmax层（编号1）来做出预测，这些分支（编号2）所做的就是通过隐藏层（编号3）来做出预测，所以这其实是一个softmax输出（编号2），这（编号1）也是。这是另一条分支（编号4），它也包含了一个隐藏层，通过一些全连接层，然后有一个softmax来预测，输出结果的标签。

你应该把它看做Inception网络的一个细节，它确保了即便是隐藏单元和中间层（编号5）也参与了特征计算，它们也能预测图片的分类。它在Inception网络中，起到一种调整的效果，并且能防止网络发生过拟合。

还有这个特别的Inception网络是由Google公司的作者所研发的，它被叫做GoogleLeNet，这个名字是为了向LeNet网络致敬。在之前的视频中你应该了解了LeNet网络。我觉得这样非常好，因为深度学习研究人员是如此重视协作，深度学习工作者对彼此的工作成果有一种强烈的敬意。

最后，有个有趣的事实，Inception网络这个名字又是缘何而来呢？Inception的论文特地提到了这个模因（meme，网络用语即“梗”），就是“我们需要走的更深”（We need to go deeper），论文还引用了这个网址（http://knowyourmeme.com/memes/we-need-to-go-deeper
），连接到这幅图片上，如果你看过Inception（盗梦空间）这个电影，你应该能看懂这个由来。作者其实是通过它来表明了建立更深的神经网络的决心，他们正是这样构建了Inception。我想一般研究论文，通常不会引用网络流行模因（梗），但这里显然很合适。

总结

最后总结一下，如果你理解了Inception模块，你就能理解Inception网络，无非是很多个Inception模块一环接一环，最后组成了网络。自从Inception模块诞生以来，经过研究者们的不断发展，衍生了许多新的版本。所以在你们看一些比较新的Inception算法的论文时，会发现人们使用这些新版本的算法效果也一样很好，比如Inception V2、V3以及V4，还有一个版本引入了跳跃连接的方法，有时也会有特别好的效果。但所有的这些变体都建立在同一种基础的思想上，在之前的视频中你就已经学到过，就是把许多Inception模块通过某种方式连接到一起。通过这个视频，我想你应该能去阅读和理解这些Inception的论文，甚至是一些新版本的论文。

直到现在，你已经了解了许多专用的神经网络结构。在下节视频中，我将会告诉你们如何真正去使用这些算法来构建自己的计算机视觉系统，我们下节视频再见。