GoogLeNet-编程知识

GoogLeNet

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Inception块
GoogLeNet模型

Inception块

在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块,如下图所示：
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Inception块由四条并行路径组成。前三条路径使用窗口大小为1x1,3x3和
5x5的卷积，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1x1卷积减少通道数，从而降低模型的复杂性。第四条路径使用3x3最大汇聚层，然后使用1x1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。在Inception块中，通常调整的超参数是每层输出通道数。

感觉就是不同的方法结合了一下：

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模型

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。第一个模块类似于AlexNet和LeNet，Inception块的组合从VGG继承，全局平均汇聚层避免了在最后使用全连接层。
在这里插入图片描述

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))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))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))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))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))