? ?GoogleNet（也稱為Inception v1）是由Google在2014年提出的一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2014比賽中取得了優(yōu)秀的成績，并引起了廣泛的關(guān)注。
? ?GoogleNet的設(shè)計(jì)目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)更深的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以提高準(zhǔn)確性，并通過減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)量來降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。它采用了"Inception"模塊，其中包含多個(gè)并行的卷積層和池化層，這使得網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)捕捉不同尺度的特征。
Inception模塊通過使用不同大小的卷積核和池化操作，可以在不同的感受野尺度上提取特征。這樣的設(shè)計(jì)允許網(wǎng)絡(luò)在不同層級(jí)上學(xué)習(xí)到更具判別力的特征，并且不會(huì)對圖像進(jìn)行顯式的尺度改變或池化。此外，為了減少計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量，Inception模塊還引入了1x1卷積核，用于降低通道的維度。
? ? ?整個(gè)GoogleNet架構(gòu)包含多個(gè)堆疊的Inception模塊，并通過使用池化層和丟棄層來減小特征圖的尺寸和防止過擬合。最后，全連接層用于輸出最終的分類結(jié)果。
? ? ?GoogleNet的創(chuàng)新點(diǎn)在于其深度和復(fù)雜度，并且采用了多個(gè)Inception模塊的并行組合，使得模型能夠同時(shí)學(xué)習(xí)到不同尺度和層次的特征。這使得GoogleNet在圖像分類等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色，并為后續(xù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展提供了啟示。

1Inception結(jié)構(gòu)? ? ??

在GoogLeNet中，基本的卷積塊被稱為Inception塊（Inception block）。這很可能得名于電影《盜夢空間》（Inception），因?yàn)殡娪爸械囊痪湓挕拔覀冃枰叩酶睢?#xff08;“We need to go deeper”）。引入Inception結(jié)構(gòu)（融入不同尺度的特征信息，即融合不同尺寸的感受野）

?2、使用1x1的卷積核進(jìn)行降維以及映射處理

?3、整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

?

import torch
import torch.nn as nn# 定義Inception模塊
class InceptionModule(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out1x1, reduce3x3, out3x3, reduce5x5, out5x5, out1x1pool):super(InceptionModule, self).__init__()self.branch1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out1x1, kernel_size=1),nn.ReLU(inplace=True))self.branch2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, reduce3x3, kernel_size=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(reduce3x3, out3x3, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(inplace=True))self.branch3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, reduce5x5, kernel_size=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(reduce5x5, out5x5, kernel_size=5, padding=2),nn.ReLU(inplace=True))self.branch4 = nn.Sequential(nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.Conv2d(in_channels, out1x1pool, kernel_size=1),nn.ReLU(inplace=True))def forward(self, x):out1 = self.branch1(x)out2 = self.branch2(x)out3 = self.branch3(x)out4 = self.branch4(x)out = torch.cat([out1, out2, out3, out4], 1)return out# 定義GoogLeNet模型
class GoogLeNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(GoogLeNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ceil_mode=True))self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ceil_mode=True))self.inception1 = InceptionModule(192, 64, 96, 128, 16, 32, 32)self.inception2 = InceptionModule(256, 128, 128, 192, 32, 96, 64)self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ceil_mode=True)self.inception3 = nn.Sequential(InceptionModule(480, 192, 96, 208, 16, 48, 64),InceptionModule(512, 160, 112, 224, 24, 64, 64),InceptionModule(512, 128, 128, 256, 24, 64, 64),InceptionModule(512, 112, 144, 288, 32, 64, 64),InceptionModule(528, 256, 160, 320, 32, 128, 128),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ceil_mode=True))self.inception4 = nn.Sequential(InceptionModule(832, 256, 160, 320, 32, 128, 128),InceptionModule(832, 384, 192, 384, 48, 128, 128),nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)))self.dropout = nn.Dropout(0.4)self.fc = nn.Linear(1024, num_classes)def forward(self, x):out = self.conv1(x)out = self.conv2(out)out = self.inception1(out)out = self.inception2(out)out = self.maxpool(out)out = self.inception3(out)out = self.inception4(out)out = out.view(out.size(0), -1)out = self.dropout(out)out = self.fc(out)return out# 創(chuàng)建GoogLeNet模型實(shí)例
model = GoogLeNet()

在上面的代碼中，定義了一個(gè)?InceptionModule?類，用于創(chuàng)建GoogLeNet中的Inception模塊。然后，我們使用這個(gè)自定義模塊構(gòu)建了GoogLeNet模型，其中包括多個(gè)?InceptionModule?實(shí)例作為模型的層。

可以根據(jù)需要自定義?InceptionModule?類的參數(shù)，例如輸入通道數(shù)、各個(gè)分支的輸出通道數(shù)和卷積核大小等。同時(shí)，你也可以調(diào)整?GoogLeNet?類中的層次結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以適應(yīng)你的特定任務(wù)。