深度学习经典网络：GoogleNet

GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军，在随后的两年中一直在改进，形成了Inception V2、Inception V3、Inception V4等版本。我们会用一系列文章，分别对这些模型做介绍。本篇文章先介绍最早版本的GoogLeNet。

论文名称：Going deeper with convolutions

1、为什么要提出Inception

一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，但一味地增加，会带来诸多问题：
1）参数太多，如果训练数据集有限，很容易产生过拟合；
2）网络越大、参数越多，计算复杂度越大，难以应用；
3）网络越深，容易出现梯度弥散问题（梯度越往后穿越容易消失），难以优化模型。
我们希望在增加网络深度和宽度的同时减少参数，为了减少参数，自然就想到将全连接变成稀疏连接。但是在实现上，全连接变成稀疏连接后实际计算量并不会有质的提升，因为大部分硬件是针对密集矩阵计算优化的，稀疏矩阵虽然数据量少，但是计算所消耗的时间却很难减少。在这种需求和形势下，Google研究人员提出了Inception的方法。

2、为什么是Inception

Inception就是把多个卷积或池化操作，放在一起组装成一个网络模块，设计神经网络时以模块为单位去组装整个网络结构。模块如下图所示

在未使用这种方式的网络里，我们一层往往只使用一种操作，比如卷积或者池化，而且卷积操作的卷积核尺寸也是固定大小的。但是，在实际情况下，在不同尺度的图片里，需要不同大小的卷积核，这样才能使性能最好，或者或，对于同一张图片，不同尺寸的卷积核的表现效果是不一样的，因为他们的感受野不同。所以，我们希望让网络自己去选择，Inception便能够满足这样的需求，一个Inception模块中并列提供多种卷积核的操作，网络在训练的过程中通过调节参数自己去选择使用，同时，由于网络中都需要池化操作，所以此处也把池化层并列加入网络中。

3、实际中的Inception

我们在上面提供了一种Inception的结构，但是这个结构存在很多问题，是不能够直接使用的。首要问题就是参数太多，导致特征图厚度太大。为了解决这个问题，作者在其中加入了1X1的卷积核，改进后的Inception结构如下图


这样做有两个好处，首先是大大减少了参数量，其次，增加的1X1卷积后面也会跟着有非线性激励，这样同时也能够提升网络的表达能力。

4、GoogleNet 整体网络结构

对上图说明如下：

1）GoogLeNet采用了模块化的结构（Inception结构），方便增添和修改；

2）网络最后采用了average pooling（平均池化）来代替全连接层，该想法来自NIN（Network in Network），事实证明这样可以将准确率提高0.6%。

3）虽然移除了全连接，但是网络中依然使用了Dropout ;

4）为了避免梯度消失，网络额外增加了2个辅助的softmax用于向前传导梯度（辅助分类器）

对于前三点都很好理解，下面我们重点看一下第4点。这里的辅助分类器只是在训练时使用，在正常预测时会被去掉。辅助分类器促进了更稳定的学习和更好的收敛，往往在接近训练结束时，辅助分支网络开始超越没有任何分支的网络的准确性，达到了更高的水平。

至此，整个GoogLeNet网络便介绍完毕了。