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感觉Inception Module应该算是DNN发展的一个转折点吧... 同年的VGG还是沿用AlexNet的框架，而GooLeNet已经开始改变CNN的结构，让不同大小的卷积层自己去学习最有用的特征，后来的V2，V3和Xception都是基于Inception Module。个人觉得这些研究蛮好的，有理有据。
这次我们先来看下Inception V3。 写在前面：论文的表格只是inception v2的结构（感谢 @郭翀 在评论区指出错误）。文章的最后列出了inception v3的结构。 pytorch提供的有六种基本的inception模块，分别是InceptionA——InceptionE。 InceptionA. 结构：
Inception v3. 前面的标签平滑、辅助分类器、卷积分解等加在一起，就可以得到Inception v3了。 按照下表，从上往下，一项一项依次累加，得到最后的网络，就是Inception v3了：
没什么特定的方向。. 相比于inception，resnet应用的更广泛，我觉得第一点是resent的结构更加的简洁，inception的那种结构相对来说inference的时候要慢一些。. 第二点是因为现在学术界很多论文都选择了pytorch，而pytorch可以提供精度更高的resnet系列网络预训练模型 ...
ResNet（该网络介绍见 卷积神经网络结构简述（三）残差系列网络）的结构既可以加速训练，还可以提升性能（防止梯度弥散）；Inception模块可以在同一层上获得稀疏或非稀疏的特征。. 有没有可能将两者进行优势互补呢？. Christian Szegedy 等人将两个模块的优势 ...
Feb 8, 2020 · Python. .NET. TensorFlow 学习. Keras. import slim.nets.inception_v3 as inception_v3如何解决？. 报错没有slim这个module. 显示全部 . 关注者. 1.
7.2 InceptionV3 实现迁移学习. ·将大的卷积核分解为小的卷积核，如：用两个 3×3 的卷积核代替 5×5 的卷积核，卷积运算次数得到减少。. ·在辅助分类器中增加 BN 层有助于提高精度，起到正则化的效果。. ·将 inception block 中最后一层中的 stride 设置为 2 来实现 ...
第一步分解，对称分解 第二步分解，非对称分解 在Inception中的改造 一般模型的参数节省量 可能导致的问题 问题描述，也就是LSR解决什么问题 解决办法 Inception V2 & Inception V3 前一篇的Batch Normalization只是Inception V2，V3的一个前菜。真正提出Inception V2，V3的概念的是 ...
Jun 5, 2021 · Inception V3——引入了 Factorization，将一个较大的二维卷积拆成两个较小的一维卷积，比如将3´3卷积拆成1´3卷积和3´1卷积，一方面节约了大量参数，加速运算并减轻了过拟合，同时增加了一层非线性扩展模型表达能力，除了在 Inception Module 中使用分支，还在分支中使用了分支（Network In Network In Network）；
