解读（GoogLeNet）Going deeper with convolutions

（GoogLeNet）Going deeper with convolutions

Inception结构

目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size，这里的size包括depth和width两方面。在有足够的labeled training data 时这种方法是最简单以及稳妥的方法来获得一个高质量的模型。但是往往实际中大的网络会有更多的参数，当training data数量很少时，很容易出现overfitting，并且大的网络需要的计算资源也是更多。这是需要将fully connected改变成sparsely connected：

 

1x1大小卷积最主要的作用是dimension reduction，否则会限制网络的大小，1x1卷积核的应用允许从depth和width上都增大网络，而不会带来大量计算的负担。

在Inception中1x1考虑到local region，3x3和5x5则考虑到spatially spread out clusters。所以在lower的层中主要是local信息，所以1x1的output number要多一些，但在higher的层中往往捕捉的是features of higher abstraction，所以在higher layer中3x3和5x5的比例应该增大。

但在这种naïve Inception中有一个跟严重的问题是：经过结构以后的卷积output number增加太多，这样就导致只经过几个stage就会出现computation blow up问题。因为pooling只能改变mapping的大小，而不改变output num，所以当使用naïve Inception时需要concatenate三个卷积的输出以及pooling的输出，所以当上一层的channel较大时，输出的output number会更大。并且5x5的卷积即使在output number适中时，当channel极大时，计算量也是巨大的。

上述问题引出了带有dimension reduction的Inception结构：这种方法源于即使一个低维度的embedding也能包含一个相对大的image patch的很多信息。但embedding压缩过于稠密，但需要这种结构的稀疏性，所以在耗费计算量的3x3和5x5卷积之前使用1x1 reduction减少卷积输入的channel。在使用reduction后同时使用ReLU一方面降维减少输入channel数量，另一方面增强非线性。

上述的结构主要有两个优点：一是可以再每个stage增加units的数量，仅为即使output number多了，在下一个stage时也会通过dimension reduction去减少channel数，所以不会出现计算爆炸的情况。二是这种结构满足了在不同的scale下处理视觉信号然后聚集在一起输入到下一个阶段以至于可以继续从多scales下提取特征。

GoogLeNet（22层）

所有的卷积包括Inception都使用ReLU，训练图像大小为224x224，RGB三通道，减均值。“#3x3 reduce”和“#5x5 reduce”表示1x1 reduction layer的数量。“pool proj”表示max-pooling后1x1 projection layer的数量。在网络中，并没有完全使用Inception，一开始的三层使用的是原始的卷积，这样是出于技术的原因（memory efficiency during training），但不是必须。

网络中的最后使用的是average pooling，而不是全连接，结果发现可以提高0.6%，但使用dropout是必要的，使用linear线性层是为了方便fine-tuning模型。

另外，发现在网络中间层产生的特征很有判别性，所以在中间层添加辅助分类器（auxiliary classifiers）希望在较浅的层中获得具有判别性的分类器，为反传过程增强梯度并且增强正则化。在训练过程中这些损失都会加权计入总损失（0.3），详细的结构见论文。

Training Methodology

训练采用随机梯度下降，冲量momentum：0.9，固定学习率8 epochs减小4%。训练策略一直在变化，参考文章Some improvements on deep convolutional neural network based image classification。

在测试中使用提升准确率的技巧

1. 集成方法：训练了7个相同结构的GoogLeNet模型，初始化方法，学习率调整策略相同，图像采用（patch）以及随机输入的顺序不相同。
2. aggressive cropping方法：ILSVRC中使用的很多图是矩形，非正方形。将图像resize成4种scales，使得最短的边分别为256，288，320和352，然后从左、中、右分别截取方形square图像（如果是肖像图像，则分为上、中、下），然后对于每个square图像从4个角及中心截取224x224 square images，并把原square图像resize成224x224，在对上面5种做镜像变换。所以这样一幅图像可以得到4x3x6x2=144个crops。参考：Imagenet classification with deep convolutional neural networks
3. multiple crops的softmax概率取平均效果最好。