基于pytorch复现GoogLeNet-v1前言最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。

一、GoogLeNet网络模型架构论文出处：Goingdeeperwithconvolutions很容易发现里面有很多复用单元，把这些重复的单元封装成一个类，到时候调用即可，这样的复用单元在论文中被称为

它们是:在1998年提出的LeNet,在2012年提出的AlexNet,在2013年提出的OverFeat,在2014年提出的VGGNet和GoogleNet,在2015年提出的ResNet。

文章目录经典网络LeNet:基础图像识别网络(1998)AlexNet：深度卷积网络（2012）ZFNet：大型卷积网络(2013)VGGNet：使用块的网络(2014)NiN：网络中的网络（2014）GoogLeNet

通过deepNetworkDesigner打开深度网络设计器通过从深度网络设计器首页中选择一个预训练的GoogLeNet网络来加载它。如果您需要下载网络，可点击安装，打开附加功能资源管理器。

准备1、synset_words.txt2、bvlc_googlenet.prototxt3、bvlc_googlenet.caffemodel环境opencv3.4.3+vs2015源码#include

DenseNet1、前言1.1、残差块2、残差网络：ResNet2.1、ResNet的网络结构3、残差网络：DenseNet3.2、设计理念3.3、网络结构1、前言在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet

神经网络架构的关键组件标准神经网络感知器前馈网络残差网络(ResNet)递归神经网络(RNN)循环神经网络(RNN)长短期记忆网络(LSTM)回声状态网络(ESN)卷积神经网络(CNN)反卷积神经网络(DNN)亚历克斯网过头VGG网中网GoogLeNet

Inception基本结构Inceptionv1网络结构GoogLeNet模型详解Inception模块辅助分类器GoogLeNet网络结构GoogLeNet网络结构图细节GoogLeNet网络结构明细表解析

1.自建数据集与划分训练集与测试集2.模型相关知识3.model.py——定义GoogLeNet网络模型4.train.py——加载数据集并训练，计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数

1.GoogLeNet背景2.GoogLeNet改进史3.GoogLeNet模型结构4.特点（超详细创新、优缺点及新知识点）一、GoogLeNet背景  GoogLeNet在2014年的ImageNet

YOLO參考:http://www.studyai.com/article/65802b17149342a0https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf網絡結構受GoogleNet

https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/6392577.html腾讯QQ空间超分辨率技术TSR：为用户节省3/4流量，处理效果和速度超谷歌RAISR项目细节：1）googlenet

图像分类算法：GoogLeNet论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确

论文名称：DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf如果说ResNet扩展了网络的深度，GoogLeNet

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第五讲第14节的内容，对tensorflow环境下经典卷积神经网络的搭建进行介绍，其基础是DLwithpython(14)——tensorflow实现CNN的“八股”中的代码，将其中第三步的代码替换为本文中的代码均可直接运行，其他部分无需改变。经典的卷积神经网络有以下几种，这里介绍结构较为复杂的InceptionNet，其实现的方

Python实现经典网络架构Googlenet代码VGG非常优秀，但它在ILSVRC上拿到的最高名次是亚军，在VGG登场的2014年，力压群雄拿到冠军的是在ImageNet数据集上达到6.7%错误率的GoogLeNet

月底之前完成VGG：《GoingDeeperwithConvolutions》摘要提出Inception深度卷积神经网络架构，其可以提高网络内计算资源的利用流程增加网络深度和宽度的同时，保持计算预算不变GoogLeNet

但是网络越深越宽容易出现两个缺陷：参数太多，在训练数据集有限的情况下容易出现过拟合网络越大，计算复杂度越高GoogLeNet就是在保证神经网络的深度和宽度的情况下有效的减少参数个数，从而实现一个高效的网络结构

在ImageNet竞赛中我们见证了AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、ResNet等网络的卓越成绩。Ima

系列文章如下：AlexNet：AlexNet论文解读/总结_alexnet论文原文_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客VGGNet：VGGNet论文解读/总结_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客GoogLeNet

比如加入一些噪点，让GoogleNet把“熊猫”当成“长臂猿”：带上一个眼睛，让人脸识别模型连性别都搞错：“对抗样本攻击”的现实意义上面这些例子，简单看起来很恐怖，因为和事实偏差极大。

文章目录（一）发展史（二）模型框架（2.1）LeNet-5（2.2）AlexNet-8（2.3）VGGNet-16/19（2.4）GoogleNet-22（Inception：V1-V2-V3-V4）2.4.1

ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge大规模视觉识别挑战赛）竞赛的第二名，解决ImageNet中的1000类图像分类和定位问题，第一名是GoogLeNet

写文章目的为了让和我一样的小白轻松如何，让大佬巩固基础（手动狗头），大家有任何问题可以一起在评论区留言讨论~推荐B站UP主劈里啪啦Wz，文章中ppt就是用它的图片，人讲的非常好~在之前的文章中讲的AlexNet、VGG、GoogLeNet

weixin_44402973/article/details/96028312具体结构介绍详细参照博客：https://my.oschina.net/u/876354/blog/16378192014年，GoogLeNet

CNN基础实践VGG13实战卷积神经网络CNN可视化学习VGG13实战VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。

专栏：神经网络复现目录本章介绍的是现代神经网络的结构和复现，包括深度卷积神经网络（AlexNet），VGG，NiN，GoogleNet，残差网络（ResNet），稠密连接网络（DenseNet）。

专栏：神经网络复现目录本章介绍的是现代神经网络的结构和复现，包括深度卷积神经网络（AlexNet），VGG，NiN，GoogleNet，残差网络（ResNet），稠密连接网络（DenseNet）。

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HiWangWenBing/article/details/120896296目录第1章卷积神经网络基础1.1卷积神经发展与进化史1.2卷积神经网络的核心要素1.3卷积神经网络的描述方法1.4人工智能三巨头+华人圈名人第2章GoogleNet

Inception目录1.常见的卷积神经网络2.Inception(1)Inception提出背景(2)Inceptionmodule核心思想3.Inception的历史版本(1)InceptionV1-GoogleNet

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionAuthor:KSimonyan，AZissermanYear:20141、导引VGGNet是2014年ILSVRC竞赛的第二名，没错你没听错它是第二名，第一名是GoogLeNet

目录经典的图像分类模型AlexNetAlexNet的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception块GoogLeNet

CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此大盛于图像相关领域，主要包括：LeNet，1998年AlexNet，2012年ZF-net，2013年GoogleNet

文章目录1.Inception块2.GoogLeNet模型2.1B1模块2.2B2模块2.3B3模块2.4B4模块2.5B5模块3.手写数字识别3.1数据读取3.2模型编译3.3模型训练3.4模型评估4

9.1Revision9.2Introduction9.3Convolution9.3.1Channel9.3.2Layer9.3.3Padding9.3.4Stride9.4MaxPooling9.5ASimpleCNN9.5.1GPU9.5.2Code19.5.3Exercise9.5.4Code29.6GoogLeNet9.6.1InceptionModule9

1.概述本文主要是参照B站UP主霹雳吧啦Wz的视频学习笔记，参考的相关资料在文末参照栏给出，包括实现代码和文中用的一些图片。整个工程已经上传个人的githubhttps://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：GoingDeeperwithConvolutions2.Go

文章目录LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet纵览轻量化卷积神经网络BN系列相关问题优化器梯度消失和梯度爆炸过拟合与欠拟合目标检测网络评价指标上采样的方式一些ML、DL、CV

文章目录5.1GoogLeNet网络详解5.2使用pytorch搭建GooLeNetmodel.pytrain.pypredict.py5.1GoogLeNet网络详解原文地址：https://arxiv.org

目录1.分类模型比较2.ResNet:3.googlenet(InceptionV3):4.densenet:4.1裁剪权重：4.2修改cfg文件：4.3训练图片：4.4参考文献：5.参考文献：基于深度学习的

前言在2014年的图像识别比赛中，由Google团体提出的GooLeNet网络结构大放异彩，字母的大写L为了纪念LeNet，GooLeNet吸收了NiN中串联的思想，其论文重点是解决了什么样大的卷积核最合适的问题。在GooLeNet中，基本的卷积块被称为InceptionInceptionInception块，这可能来源电《盗梦空间》（InceptionInceptionInception）中的一

人工设计的算法）→特征向量→（机器学习）→分类，受限于人类智慧从特征工程到特征学习：深度学习时代（2012至今），层次化特征的实现：CNN、Transformer等卷积神经网络AlexNet→VGG,GoogLeNet

2019-04-0813:30:58VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。

VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。

VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络，该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet（我们之后会介绍）。

图像分类与基础视觉模型1.图像分类介绍2.卷积神经网络AlexNet(2012)，GoingDeeper(2012~2014)，VGG(2014)，GoogLeNet(Inceptionv1,2014)