incetion结构、v1-v4结构变化

一、GoogleNet提出的inception结构：参考链接、inception百度百科、

1、传统inception结构具有的特点：

1）原始Inception 结构采用1 × 1、3 × 3和5 × 5三种卷积核的卷积层进行并行提取特征。这可以加大网络模型的宽度，不同大小的卷积核也就意味着原始Inception 结构可以获取到不同大小的感受野，上图中的最后拼接就是将不同尺度特征进行深度融合。

2）同时在原始Inception 结构之所以卷积核大小采用1、3和5，主要是为了方便对齐。设定卷积步长stride=1之后，只要分别设定pad=0、1、2，那么卷积之后便可以得到相同维度的特征，然后这些特征就可以直接深度融合了。

3）原始Inception结构里面也加入了最大池化层来降低网络模型参数

2、GoogleNet在inception结构上的修改

1）原始Inception结构中5 × 5卷积核仍然会带来巨大的计算量。降低5 × 5卷积核带来的计算量，GoogLeNet中借鉴了NIN(Network in Network)的思想使用1×1卷积层与5 × 5卷积层相结合来实现参数降维。

     

二、inception模型修改