Pytorch实现GoogLeNet的方法

GoogLeNet也叫InceptionNet,在2014年被提出,如今已到V4版本。GoogleNet比VGGNet具有更深的网络结构,一共有22层,但是参数比AlexNet要少12倍,但是计算量是AlexNet的4倍,原因就是它采用很有效的Inception模块,并且没有全连接层。 最重要的创新点就在于使用inception模块,通过使用不同维度的卷积提取不同尺度的特征图。左图是最初的Inception模块,右图是使用的1×1得卷积对左图的改进,降低了输入的特征图维度,同时降低了网络的参数量和计算复杂度,称为inception V1。 GoogleNet在架构设计上为保持低层为传统卷积方