inception块中四条分支
时间: 2023-08-23 11:11:07 浏览: 35
在Inception块中,有四条分支。这四个分支分别是branch1、branch2、branch3和branch4。这些分支通过DepthConcat进行深度拼接,即在channel方向上进行拼接。根据引用[2]中的信息,这四个分支的shape分别为:branch1.shape = torch.Size([32, 64, 28, 28])、branch2.shape = torch.Size([32, 128, 28, 28])、branch3.shape = torch.Size([32, 32, 28, 28])、branch4.shape = torch.Size([32, 32, 28, 28])。最终的结果是通过将这四个分支的tensor在channel通道进行相加得到的,结果的shape为torch.Size([32, 256, 28, 28])。[1][2]
相关问题
自行绘制InceptionNet V2中Inception块的结构
以下是InceptionNet V2中Inception块的结构示意图:
![InceptionNet V2中Inception块的结构示意图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210919111609769.png)
Inception块由四个分支组成,分别是1x1卷积分支、3x3卷积分支、双3x3卷积分支和最大池化分支,这些分支的输出特征图会在通道维度上进行拼接,最终输出一个维度更大的特征图。这样的设计可以使得网络在不同的尺度上学习到更加全面的特征,提高网络的准确率。同时,Inception块中的1x1卷积分支还可以用来进行通道数的调整,使得网络可以更加高效地学习到特征。在InceptionNet V2中,每个Inception块之间都加入了Residual Connection,使得网络可以更加深层次地学习特征,避免了深度网络难以训练的问题。
Inceptionv3和inceptionv2的里面的inception块有什么变化
Inceptionv2 和 Inceptionv3 都是基于 Inception 架构的深度卷积神经网络,其中 Inception 模块是它们的核心组件。
Inceptionv2 中的 Inception 模块与 Inceptionv1 中的模块类似,但是引入了一些新的特性。Inceptionv2 中的 Inception 模块使用了 1x1、3x3 和 5x5 的卷积核,并且在每个分支后面都加入了一个 Batch Normalization 层。此外,Inceptionv2 中还引入了一个叫做“纵向分解”的技术,即将一个大的卷积核分解成多个小的卷积核,以减少模型中参数的数量。这些变化让 Inceptionv2 在精度和计算效率方面有了一定的提升。
Inceptionv3 中的 Inception 模块进一步增强了 Inceptionv2 中的特性。Inceptionv3 中的 Inception 模块采用了“多尺度分辨率”策略,即对输入进行不同尺度的卷积操作,以提取更多的特征信息。此外,Inceptionv3 中进一步引入了“因果扩张”卷积和“平面卷积”等新技术,以进一步提高模型的精度和计算效率。
总的来说,Inceptionv2 和 Inceptionv3 在 Inception 模块上都有不同的优化点,这些优化点都是为了提高模型的精度和计算效率。