inceptionv3模型结构

Inceptionv3 是 Google 在 2015 年发布的一个深度学习卷积神经网络模型，它是 Inception 系列模型的第三个版本。Inceptionv3 模型结构的主要特点是使用了多个不同大小的卷积核和池化操作，并且在网络中使用了多个分支来并行处理不同尺度下的特征。

下面是 Inceptionv3 模型结构的主要部分：

1. 输入层：输入的图像大小为 299x299x3。

2. 卷积层：使用 3x3 大小的卷积核，stride 为 2，padding 为 valid。这一层的输出大小为 149x149x32。

3. 卷积层：使用 3x3 大小的卷积核，stride 为 1，padding 为 valid。这一层的输出大小为 147x147x32。

4. 卷积层：使用 3x3 大小的卷积核，stride 为 1，padding 为 valid。这一层的输出大小为 147x147x64。

5. 池化层：使用 3x3 大小的池化核，stride 为 2，padding 为 valid。这一层的输出大小为 73x73x64。

6. 卷积层：使用 1x1 大小的卷积核，stride 为 1，padding 为 same。这一层的输出大小为 73x73x80。

7. 卷积层：使用 3x3 大小的卷积核，stride 为 1，padding 为 valid。这一层的输出大小为 71x71x192。

8. 池化层：使用 3x3 大小的池化核，stride 为 2，padding 为 valid。这一层的输出大小为 35x35x192。

9. Inception 模块 1：这个模块包含了四个分支，分别是 1x1 卷积层、3x3 卷积层、5x5 卷积层和 3x3 最大池化层。这个模块的输出大小为 35x35x256。

10. Inception 模块 2：这个模块和 Inception 模块 1 类似，但是使用了更多的卷积核和池化核。这个模块的输出大小为 35x35x288。

11. Inception 模块 3：这个模块和 Inception 模块 2 类似，但是增加了一个输出通道数为 768 的分支。这个模块的输出大小为 17x17x768。

12. Inception 模块 4：这个模块和 Inception 模块 3 类似，但是使用了更多的卷积核和池化核。这个模块的输出大小为 17x17x768。

13. Inception 模块 5：这个模块和 Inception 模块 4 类似，但是增加了一个输出通道数为 2048 的分支。这个模块的输出大小为 8x8x2048。

14. 平均池化层：使用 8x8 大小的池化核，stride 为 1，padding 为 valid。这一层的输出大小为 1x1x2048。

15. 全连接层：将上一层的输出展平成一个 1x2048 的向量，并进行分类。

总的来说，Inceptionv3 模型结构非常复杂，但是它的表现非常出色，被广泛应用于图像分类、物体检测等任务中。