卷积神经网络（GoogleNet）学习日志—基于pytorch框架
在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块
Inception块图示：
nception块由四条并行路径组成。 前三条路径使用窗口大小为1×1、3×3和5×5的卷积层，从不同空间大小中提取信息。 中间的两条路径在输入上执行1×1卷积，以减少通道数，从而降低模型的复杂性。 第四条路径使用3×3最大汇聚层，然后使用1×1卷积层来改变通道数。 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。
Inception块实现代码：
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
class Inception(nn.Module):
# c1--c4是每条路径的输出通道数
def __init__(self, in_channels, c1, c2, c3, c4, **kwargs):
super(Inception, self).__init__(**kwargs)
# 线路1，单1x1卷积层
self.p1_1 = nn.Conv2d(in_channels, c1, kernel_size=1)
# 线路2，1x1卷积层后接3x3卷积层
self.p2_1 = nn.Conv2d(in_channels, c2[0], kernel_size=1)
self.p2_2 = nn.Conv2d(c2[0], c2[1], kernel_size=3, padding=1)
# 线路3，1x1卷积层后接5x5卷积层
self.p3_1 = nn.Conv2d(in_channels, c3[0], kernel_size=1)
self.p3_2 = nn.Conv2d(c3[0], c3[1], kernel_size=5, padding=2)
# 线路4，3x3最大汇聚层后接1x1卷积层
self.p4_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.p4_2 = nn.Conv2d(in_channels, c4, kernel_size=1)
def forward(self, x):
p1 = F.relu(self.p1_1(x))
p2 = F.relu(self.p2_2(F.relu(self.p2_1(x))))
p3 = F.relu(self.p3_2(F.relu(self.p3_1(x))))
p4 = F.relu(self.p4_2(self.p4_1(x)))
# 在通道维度上连结输出
return torch.cat((p1, p2, p3, p4), dim=1)GoogLeNet一共使用9个Inception块和全局平均汇聚层的堆叠来生成其估计值。Inception块之间的最大汇聚层可降低维度。
图：GoogLeNet拓扑结构
现在逐一实现该网络
第一个模块使用64个通道，7x7卷积层
实现代码：
b1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))第二个模块使用两个卷积层，第一个卷积层使用1x1卷积层作为全连接层，第二个卷积层使用将通道数量增加三倍的3×3卷积层。
实现代码：
-
b2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))
第三个模块串联了两个完整的Inception块，第一个Inception块的输出通道数为64+128+32+32=256，四个路径之间的输出通道数量比为64:128:32:32=2:4:1:1。 第二个和第三个路径首先将输入通道的数量分别减少到96/192=1/2和16/192=1/12，然后连接第二个卷积层。第二个Inception块的输出通道数增加到128+192+96+64=480，四个路径之间的输出通道数量比为128:192:96:64=4:6:3:2。 第二条和第三条路径首先将输入通道的数量分别减少到128/256=1/2和32/256=1/8。
实现代码：
b3 = nn.Sequential(Inception(192, 64, (96, 128), (16, 32), 32),
Inception(256, 128, (128, 192), (32, 96), 64),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))第四个模块串联了5个Inception块，其输出通道数分别是192+208+48+64=512、160+224+64+64=512、128+256+64+64=512、112+288+64+64=528和256+320+128+128=832。 这些路径的通道数分配和第三模块中的类似，首先是含3×3卷积层的第二条路径输出最多通道，其次是仅含1×1卷积层的第一条路径，之后是含5×5卷积层的第三条路径和含3×3最大汇聚层的第四条路径
实现代码：
b4 = nn.Sequential(Inception(480, 192, (96, 208), (16, 48), 64),
Inception(512, 160, (112, 224), (24, 64), 64),
Inception(512, 128, (128, 256), (24, 64), 64),
Inception(512, 112, (144, 288), (32, 64), 64),
Inception(528, 256, (160, 320), (32, 128), 128),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))第五个模块串联了两个inception块，第五模块的后面紧跟输出层，该模块同NiN一样使用全局平均汇聚层，将每个通道的高和宽变成1。 最后我们将输出变成二维数组，再接上一个输出个数为标签类别数的全连接层。
实现代码：
b5 = nn.Sequential(Inception(832, 256, (160, 320), (32, 128), 128),
Inception(832, 384, (192, 384), (48, 128), 128),
nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),
nn.Flatten())
net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5, nn.Linear(1024, 10))