GoogleNet學習與實現
專案地址：https://github.com/zhongqianli/caffe_googlenet
22層的深度網路，引入了Inception模組，使用了多個loss。使用1x1的bottleneck，用於增加網路的深度和寬度，可以減少計算量。最後使用了avg pool。
解決的問題
提出了一種高效的深度學習框架，代號為Inception，它受到NiN網路的啟發。
1x1conv
簡單說，是特徵降維，是feature pooling，filter space的transform。這種跨特徵層的級聯結構，可以有助於不同特徵層間的空間資訊互動。
細節
為了避免patch-alignment問題, 卷積核的尺寸限定為1×1, 3×3 和 5×5。
網路的設計遵循了這樣的規則：視覺資訊應該在不同尺寸進行處理，然後將它們合併在一起供下一階段使用。
多個loss的作用
改善深度網路的收斂性。（《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》的作者認為是充當正則化器）
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