【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十九）：卷积神经网络模型（GoogLeNet、ResNet、DenseNet）

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1、GoogLeNet

1.1 介绍

发布时间：2014年
GoogLeNet的贡献是如何选择合适大小的卷积核，并将不同大小的卷积核组合使用。
之前介绍的网络结构都是串行的，GoogLeNet使用并行的网络块，称为“Inception块”

“Inception块”前后进化了四次，论文链接：
[1]https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf
[2]https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf
[3]https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf
[4]https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf

1.2 Inception块

Inception块由四条并行路径组成。

• 1x1卷积层
• 3x3卷积层：输入使用1x1卷积，减少通道数，降低复杂性； 3x3卷积填充1，保持输入和输出尺寸一致
• 5x5卷积层：输入使用1x1卷积，减少通道数，降低复杂性； 5x5卷积填充2，保持输入和输