【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

【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)_第1张图片
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

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