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Inception Module

googlenet的Inception Module

Idea 1: Use 1x1, 3x3, and 5x5 convolutions in parallel to capture a variety of structures Also add a parallel max pooling path

The problem: Computational Expense quickly balloons

理念1：通过用平行的1*1，3*3，5*5的卷积来捕捉多样性的图片结构（包括使用一个最大池化）

缺点：计算量激增。

Idea 2:Use 1x1 convolutional layers for dimensional reduction. - Limits computational blow up from increasing parameters - The 1x1 convolutions also use ReLUs, so provide an added element of non-linearity

理念2：通过1*1的卷积减少维度。=》效果为，减少了计算量，通过relus激活函数的使用增加了非线性元素，（应该是有利于反向传播计算梯度）

参考

https://staff.fnwi.uva.nl/t.e.j.mensink/rdg/slides/4deepdeep.pdf

1*1 convolution  1*1卷积的作用：

1*1的卷积核并不会降低长宽的维度，所以输入的128*128像素的图片还是128*128，但是可以在channel,或者说feature 第三维上来减少维度。

feature是我们提取的特征，比如说对一个128*128的图片做卷积3*3的卷积，步幅为1，padding我们使用same padding我们设定64个提取的特征，也就是最终输出的数据为128*128（对图片做一次处理）*64（次）。做1*1的卷积后，图片的长宽不变还是128*128，但是我们可以重新选定输出的特征，我们可以在此基础上选定特征为32，也就是在原先的基础上提取32个特征，那么参数就是

1*1*64*32.然后做3*3的卷积，特征选取为32，则参数为3*3*32*32.

如果我们不通过1*1的中间层，直接对128*128*64做3*3卷积，那么参数为3*3*64*32>1*1*64*32+3*3*32*32.

 

参考

http://blog.csdn.net/visionfans/article/details/48270327

https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/ElVispDaYSE

https://www.zhihu.com/question/27393324