经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）
AlexNet之所以能够成功，跟这个模型设计的特点有关，主要有：
使用了非线性激活函数：ReLU
防止过拟合的方法：Dropout，数据扩充（Data augmentation）
其他：多GPU实现，LRN归一化层的使用
GoogLeNet（从Inception v1到v4的演进）
2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。
VGG 继承了 LeNet 以及 AlexNet 的一些框架结构，而 GoogLeNet 则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比 AlexNet 和 VGG 小很多。
GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；从模型结果来看，GoogLeNet的性能却更加优越。
解决深度网络(过拟合, 参数过多, 梯度弥散)这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数，为了减少参数，自然就想到将全连接变成稀疏连接。但是在实现上，全连接变成稀疏连接后实际计算量并不会有质的提升，因为大部分硬件是针对密集矩阵计算优化的，稀疏矩阵虽然数据量少，但是计算所消耗的时间却很难减少。那么，有没有一种方法既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能, 如人类的大脑是可以看做是神经元的重复堆积，因此，GoogLeNet团队提出了Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构，来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构。
原始输入图像为224x224x3，且都进行了零均值化的预处理操作（图像每个像素减去均值）。
输入为224x224的RGB图像，‘#3x3 reduce’和‘#5x5 reduce’表示3x3和5x5卷积之前1x1的卷积核的个数。
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拼接在一起了。
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2024-10-28 广告
