【深度学习】Inception网络浅析
Inception模块：
思想：由于一般的卷积网络需要选择使用何种卷积核（3*3或者5*5），而Inception网络可以初始选择的值（如上图初始有4种）
然后Inception网络会拼接起所有卷积核的大小，自己学习应该采取哪些过滤器的组合
计算量问题
我们观察下5*5的情况，需要乘法次数是28*28*32*5*5*192大约等于1.2亿次，下面通过1*1的卷积核来优化计算量：
整个Inception网络：
Inception模块：
思想：由于一般的卷积网络需要选择使用何种卷积核（3*3或者5*5），而Inception网络可以初始选择的值（如上图初始有4种）
然后Inception网络会拼接起所有卷积核的大小，自己学习应该采取哪些过滤器的组合
计算量问题
我们观察下5*5的情况，需要乘法次数是28*28*32*5*5*192大约等于1.2亿次，下面通过1*1的卷积核来优化计算量：
整个Inception网络：