卷积神经网络结构简述Inception系列网络
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了卷积神经网络结构简述Inception系列网络相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Inception是电影《盗梦空间》的外文原名，寓意是起点/开端，里面有一句经典的台词是: “we need to go deeper”，Inception Network取名于此。还有一篇博客写得也很好GoogLeNet系列解读
卷积神经网络结构简述（二）Inception系列网络
WILL
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作为一名初入茅庐的搬砖者，最近在用深度学习做图像分类任务，粗略的学习了下卷积神经网络近几年结构的升级。根据个人的理解，对整个升级过程进行了简述，同时也希望得到的前辈的指正。
写在前面：个人的学习笔记，如有不正确或是不清楚的地方，请指出（感谢）。【侵删】
这一系列的文章回顾了1998年开始，近19年来卷积神经网络的发展概况。这篇文章介绍的网络有Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4与Inception-ResNet-V2。
从2014年开始，深度学习模型在图像内容分类和视频分类方面有了极大的应用，仅仅2014这一年就出现了对后来影响巨大的VGG和GooLeNet。
Inception V1
在这之前，网络大都是这样子的：
也就是卷积层和池化层的顺序连接。这样的话，要想提高精度，增加网络深度和宽度是一个有效途径，但也面临着参数量过多、过拟合等问题。（当然，改改超参数也可以提高性能）
有没有可能在同一层就可以提取不同（稀疏或不稀疏）的特征呢(使用不同尺寸的卷积核)？于是，2014年，在其他人都还在一味的增加网络深度时(比如vgg)，GoogleNet就率先提出了卷积核的并行合并（也称Bottleneck Layer），如下图。
和卷积层、池化层顺序连接的结构（如VGG网络）相比，这样的结构主要有以下改进：
- 一层block就包含1x1卷积，3x3卷积，5x5卷积，3x3池化(使用这样的尺寸不是必需的，可以根据需要进行调整)。这样，网络中每一层都能学习到“稀疏”（3x3、5x5）或“不稀疏”（1x1）的特征，既增加了网络的宽度，也增加了网络对尺度的适应性；
- 通过deep concat在每个block后合成特征，获得非线性属性。
按照这样的结构来增加网络的深度，虽然可以提升性能，但是还面临计算量大（参数多）的问题。为改善这种现象，GooLeNet借鉴Network-in-Network的思想，使用1x1的卷积核实现降维操作(也间接增加了网络的深度)，以此来减小网络的参数量(这里就不对两种结构的参数量进行定量比较了)，如图所示。
最后实现的inception v1网络是上图结构的顺序连接，其中不同inception模块之间使用2x2的最大池化进行下采样，如表所示。
如表所示，实现的网络仍有一层全连接层，该层的设置是为了迁移学习的实现（下同）。
在之前的网络中，最后都有全连接层，经实验证明，全连接层并不是很必要的，因为可能会带来以下三点不便：
- 网络的输入需要固定
- 参数量多
- 易发生过拟合
实验证明，将其替换为平均池化层（或者1x1卷积层）不仅不影响精度，还可以减少参数量。
此外，实验室的小伙伴最近做了下实验，如果是小目标检测的话，网络的最后还是需要几层全连接层的，猜想可能是用池化的话会损失太多信息，毕竟是小目标。
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Inception V2和Inception V3的改进，主要是基于V3论文中提到的四个原则：
- 避免表示瓶颈，尤其是在网络的前面。一般来说，特征图从输入到输出应该缓慢减小。
- 高维度特征在网络局部处理更加容易。考虑到更多的耦合特征，在卷积网络中增加非线性。可以让网络训练更快。
- 空间聚合可以以低维度嵌入进行，这样不会影响特征的表达能力。如，在进行大尺度卷积之前，先对输入进行降维。
- 平衡网络的宽度和深度。增加宽度和深度都会带来性能上的提升，两者同时增加带来了并行提升，但是要考虑计算资源的合理分配。
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Inception v2
（注意，这里实现的inception v2的结构是在inception v3论文中有介绍）
2015年Google团队又提出了inception v2的结构，基于上面提到的一些原则，在V1的基础之上主要做了以下改进：
⑴ 使用BN层，将每一层的输出都规范化到一个N(0,1)的正态分布，这将有助于训练，因为下一层不必学习输入数据中的偏移，并且可以专注与如何更好地组合特征（也因为在v2里有较好的效果，BN层几乎是成了深度网络的必备）；
（在Batch-normalized论文中只增加了BN层，而之后的Inception V3的论文提及到的inception v2还做了下面的优化）
⑵ 使用2个3x3的卷积代替梯度（特征图，下同）为35x35中的5x5的卷积，这样既可以获得相同的视野(经过2个3x3卷积得到的特征图大小等于1个5x5卷积得到的特征图)，还具有更少的参数，还间接增加了网络的深度，如下图。（基于原则3）
⑶ 3x3的卷积核表现的不错，那更小的卷积核是不是会更好呢？比如2x2。对此，v2在17x17的梯度中使用1*n和n*1这种非对称的卷积来代替n*n的对称卷积，既降低网络的参数，又增加了网络的深度（实验证明，该结构放于网络中部，取n=7，准确率更高），如下。（基于原则3）
⑷ 在梯度为8x8时使用可以增加滤波器输出的模块（如下图），以此来产生高维的稀疏特征。（基于原则2）
(原则2指出，在高维特征上，采用这种结构更好，因此该模块用在了8x8的梯度上)
⑸ 输入从224x224变为229x229。
最后实现的Inception v2的结构如下表。
经过网络的改进，inception v2得到更低的识别误差率，与其他网络识别误差率对比如表所示。
如表，inception v2相比inception v1在imagenet的数据集上，识别误差率由29%降为23.4%。
Inception v3
inception模块之间特征图的缩小，主要有下面两种方式：
右图是先进行inception操作，再进行池化来下采样，但是这样参数量明显多于左图(比较方式同前文的降维后inception模块)，因此v2采用的是左图的方式，即在不同的inception之间（35/17/8的梯度）采用池化来进行下采样。
但是，左图这种操作会造成表达瓶颈问题，也就是说特征图的大小不应该出现急剧的衰减(只经过一层就骤降)。如果出现急剧缩减，将会丢失大量的信息，对模型的训练造成困难。（上文提到的原则1）
因此，在2015年12月提出的Inception V3结构借鉴inception的结构设计了采用一种并行的降维结构，如下图：
具体来说，就是在35/17/8之间分别采用下面这两种方式来实现特征图尺寸的缩小，如下图：
这样就得到Inception v3的网络结构，如表所示。
经过优化后的inception v3网络与其他网络识别误差率对比如表所示。
如表所示，在144x144的输入上，inception v3的识别错误率由v1的7.89%降为了4.2%。
此外，文章还提到了中间辅助层，即在网络中部再增加一个输出层。实验发现，中间辅助层在训练前期影响不大，而在训练后期却可以提高精度，相当于正则项。
Inception V4
其实，做到现在，inception模块感觉已经做的差不多了，再做下去准确率应该也不会有大的改变。但是谷歌这帮人还是不放弃，非要把一个东西做到极致，改变不了inception模块，就改变其他的。
因此，作者Christian Szegedy设计了inception v4的网络，将原来卷积、池化的顺次连接（网络的前几层）替换为stem模块，来获得更深的网络结构。stem模块结构如下
stem之后的，同v3，是inception模块和reduction模块，如下图
最终得到的inception v4结构如下图。
Inception-ResNet-v2
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进行了结合，设计出了Inception-ResNet网络。
(inception-resnet有v1和v2两个版本，v2表现更好且更复杂，这里只介绍了v2)
inception-resnet的成功，主要是它的inception-resnet模块。
inception-resnet v2中的Inception-resnet模块如下图
Inception-resnet模块之间特征图尺寸的减小如下图。（类似于inception v4）
最终得到的Inception-ResNet-v2网络结构如图(stem模块同inception v4)。
经过这两种网络的改进，使得模型对图像识别的错误率进一步得到了降低。Inception、resnet网络结果对比如表所示。
如表，Inception V4与Inception-ResNet-v2网络较之前的网络，误差率均有所下降。
pytorch官方已经提供了inception v3的实现代码及预训练权重，同时在GitHub也是可以找到Inception V4与Inception-ResNet-v2的pytorch实现代码及预训练权重。
以上是关于卷积神经网络结构简述Inception系列网络的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
深度学习方法：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）