Inception 模型有两个 softmax 输出吗？

Posted 2023-02-16

【中文标题】Inception 模型有两个 softmax 输出吗？

【英文标题】：Does the Inception Model have two softmax outputs?

【发布时间】：2017-01-14 02:15:59

【问题描述】：

Inception v3 模型如下图所示：

图片来自这篇博文：

https://research.googleblog.com/2016/03/train-your-own-image-classifier-with.html

似乎有两个 Softmax 分类输出。这是为什么呢？

TensorFlow 示例中使用哪一个作为该文件中名称为“softmax:0”的输出张量？

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/models/image/imagenet/classify_image.py

Inception v3 模型的学术论文似乎没有这个 Inception 模型的图像：

http://arxiv.org/pdf/1512.00567v3.pdf

我试图理解为什么网络的这两个分支具有看似两个不同的 softmax 输出。

感谢您的澄清！

【参考方案1】：

您引用的paper 的第 4 节是关于辅助分类器。这些是添加到网络较低级别的分类器，通过减轻梯度消失问题和加速收敛来改进训练。要在经过训练的网络上运行推理，您应该使用模型中称为 softmax:0 的主分类器，而 NOT 使用称为 auxiliary_softmax:0 的辅助分类器。

【讨论】：

在提出问题之前，我已经阅读了该论文中的第 4 部分，并且确实想知道这是否是解释。但是我从第 4 节中得到的印象是它不是很有用，所以我认为它没有包含在 Inception 模型中。感谢您清理它！