Going deeper with convolutions(GoogLeNet、Inception)

从LeNet-5开始，cnn就有了标准的结构：stacked convolutional layers are followed by one or more fully-connected layers。对于Imagenet这种大的数据集，趋势是增加层数和层的大小，用dropout解决过拟合。

1×1卷积核在Inception中大量使用，两个作用：dimension reduction and rectified linear activation（即增加非线性）（维度降低减少参数；并增加模型深度，提升模型表征能力；促进不同层之间的信息交流）

提升深度神经网络的最直接方式是increasing their size，这个size包含两个方面含义，depth和width。但这个方式也有两个主要的缺点：

1.bigger size就会有更多的参数，容易造成过拟合，特别是在训练数据有限的情况下。

2.使用大量的计算资源

最基本解决这两个问题的方式是将全连接改为稀疏连接。

Inception的主要思想是在卷积网络中找到一个局部最优稀疏结构，然后稀疏地重复这个结构。

对于naive版本的Inception，因为所有的卷积核都在上一层的所有输出上来做，那5×5的卷积核所需的计算量就太大了（参数太多）。当pooling单元加入之后这个问题更加明显：输出滤波器的数量等于前一步中滤波器的数量（这句话就说明了多通道的池化在每个通道进行池化，经过池化后并不会改变通道数量），pooling层的输出和卷积层的输出融合会导致输出数量逐步增长。即使这个架构可能包含了最优的稀疏结构，还是会非常没有效率，导致计算没经过几步就崩溃。因而，可以采用NIN中的方法对上一层的输出进行合并（使用1×1卷积核进行特征降维）。这样就衍生出了真正可用的Inception。

Inception网络符合直觉：visual information should be processed at various scales and then aggregated so that th next stage can abstract features from different scals simultaneously

特征降维：192个feature map可以理解为192维的特征，使用1x1把192个feature map转化为96个feature map，相当于进行特征降维

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1*1如何降低参数数量http://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348