1.1 簡(jiǎn)介

GoogLeNet（有時(shí)也稱(chēng)為GoogleNet或Inception Net）是一種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，由Google的研究團(tuán)隊(duì)在2014年提出，主要設(shè)計(jì)者為Christian Szegedy等人。這個(gè)模型是在當(dāng)年的ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）中獲得冠軍(亞軍為VGG)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因其在圖像分類(lèi)任務(wù)上展現(xiàn)出了卓越的性能而備受矚目。

主要特點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)：

1. Inception模塊：GoogLeNet的核心創(chuàng)新是引入了名為"Inception"的模塊。這些模塊通過(guò)并行地使用不同大小的卷積核（例如1x1, 3x3, 5x5）和最大池化操作（通常為3x3），能夠在同一層級(jí)捕捉不同尺度的特征信息，從而顯著增加了網(wǎng)絡(luò)的寬度（即每層的特征通道數(shù)），同時(shí)保持了相對(duì)淺的深度，以控制過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)和計(jì)算復(fù)雜度。

2. 1x1卷積核的降維應(yīng)用：為了減少計(jì)算成本和控制模型復(fù)雜度，Inception模塊中巧妙地利用了1x1卷積核進(jìn)行降維。這種操作在執(zhí)行更復(fù)雜的卷積（如3x3, 5x5）之前減少輸入數(shù)據(jù)的通道數(shù)，既降低了計(jì)算負(fù)擔(dān)，又保持了模型的表達(dá)能力。

3. 無(wú)全連接層：與早期的深度學(xué)習(xí)模型（如AlexNet、VGG）不同，GoogLeNet摒棄了傳統(tǒng)的全連接層，轉(zhuǎn)而使用全局平均池化（Global Average Pooling）來(lái)直接從特征圖中提取分類(lèi)信息。這一改變大幅減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)量，提升了模型的泛化能力和訓(xùn)練效率。

4. 輔助分類(lèi)器（Auxiliary Classifiers）：為了改善梯度流并促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的訓(xùn)練，GoogLeNet還在網(wǎng)絡(luò)中間位置加入了輔助分類(lèi)器。這些輔助輸出層有助于提供額外的正則化效果，并在訓(xùn)練過(guò)程中輔助主分類(lèi)器學(xué)習(xí)，盡管在實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí)通常不使用它們的輸出。

5. 參數(shù)效率：盡管具有較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（共22層），GoogLeNet通過(guò)上述設(shè)計(jì)優(yōu)化，成功地將模型參數(shù)數(shù)量控制在一個(gè)相對(duì)較低的水平，大約是AlexNet參數(shù)量的1/12，這對(duì)于計(jì)算資源和內(nèi)存使用而言是一大優(yōu)勢(shì)。

GoogLeNet的成功不僅在于其在圖像分類(lèi)任務(wù)上的表現(xiàn)，還因?yàn)樗_(kāi)創(chuàng)的設(shè)計(jì)理念影響了后續(xù)一系列深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展，包括后續(xù)的Inception V2、V3、V4等版本，這些版本不斷優(yōu)化了原始架構(gòu)，提高了性能和效率。

該模型出自《Going deeper with convolutions》。

（注：inception這個(gè)名字取自盜夢(mèng)空間，論文的題目也是取自盜夢(mèng)空間的一句臺(tái)詞“we need to go deeper”,l論文的參考文獻(xiàn)第一個(gè)就是引用了一個(gè)盜夢(mèng)空間的meme圖）

1.2 Inception 模塊

Inception模塊的設(shè)計(jì)初衷是為了解決深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中常見(jiàn)的幾個(gè)問(wèn)題，包括計(jì)算量大、參數(shù)過(guò)多導(dǎo)致的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)以及模型效率。以下是Inception模塊的基本原理和設(shè)計(jì)理念：

原理概述

Inception模塊的核心思想是同時(shí)使用多個(gè)不同大小的卷積核以及池化操作來(lái)提取特征，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特征的多尺度捕捉。具體來(lái)說(shuō)，一個(gè)典型的Inception模塊包含以下幾種類(lèi)型的層：

1. 1x1卷積層：用作降維操作，減少后續(xù)層的計(jì)算負(fù)擔(dān)。這一步驟在執(zhí)行更大尺寸卷積之前進(jìn)行，可以顯著降低計(jì)算復(fù)雜度而不損失太多信息。

2. 3x3和5x5卷積層：用于捕捉局部特征，其中3x3卷積核適合捕捉中等尺度的特征，而5x5卷積核適合捕捉更大范圍的特征。這些卷積層在應(yīng)用前通常也會(huì)經(jīng)過(guò)1x1卷積降維。

3. 最大池化層：通常使用3x3的最大池化操作，進(jìn)一步增加網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同尺度特征的魯棒性，并提供一定程度的平移不變性。

所有這些層的輸出會(huì)在深度維度上被拼接（concatenated）起來(lái)，形成一個(gè)非?！皩挕钡奶卣鲌D。這樣的設(shè)計(jì)允許網(wǎng)絡(luò)在不顯著增加計(jì)算成本的情況下，探索多種不同的特征組合，從而提高模型的表達(dá)能力。

降維策略

特別值得注意的是，Inception模塊中的1x1卷積核除了用于降維外，還能夠?qū)崿F(xiàn)通道間的交叉信息處理，有助于模型學(xué)習(xí)更復(fù)雜的特征關(guān)系。通過(guò)這種機(jī)制，Inception模塊能夠在增加網(wǎng)絡(luò)寬度（即增加每層的特征圖數(shù)量）的同時(shí)，保持或減少模型的總體參數(shù)量和計(jì)算量。

版本演進(jìn)

從最初的Inception v1開(kāi)始，Google團(tuán)隊(duì)繼續(xù)優(yōu)化這一模塊，推出了Inception v2至v4等多個(gè)版本，每個(gè)新版本都在原有基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，比如引入Batch Normalization、優(yōu)化卷積結(jié)構(gòu)以減少計(jì)算成本等，使模型更加高效和強(qiáng)大。

總之，Inception模塊通過(guò)并行使用多種尺寸的卷積和池化操作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像特征的全面而高效的提取，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一項(xiàng)重要的技術(shù)創(chuàng)新，對(duì)后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)有著深遠(yuǎn)的影響。

注意下圖有一些不嚴(yán)謹(jǐn)，下圖的四個(gè)結(jié)果厚度可以不一樣，但是長(zhǎng)寬是一樣的。

下圖左為原始版本，這種操作容易越摞越厚導(dǎo)致計(jì)算量的爆炸。為了避免這個(gè)問(wèn)題就產(chǎn)生了下圖右側(cè)的版本：在進(jìn)行3x3,5x5卷積之前進(jìn)行1x1卷積進(jìn)行降維，對(duì)于3x3最大池化的結(jié)果也用1x1卷積進(jìn)行降維，把四路變薄的作業(yè)本摞在一起，就可以減少參數(shù)量和運(yùn)算量。

9個(gè)inception模塊堆在一起：

優(yōu)化的Inception模塊變體

1.3 1x1卷積

1x1卷積在深度學(xué)習(xí)尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中扮演著多種關(guān)鍵角色，以下是其主要作用：

1. 降維（Dimensionality Reduction）：1x1卷積可以顯著減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)量和計(jì)算負(fù)擔(dān)。通過(guò)應(yīng)用具有較少輸出通道的1x1卷積，可以在不影響輸入特征圖的空間維度（高度和寬度）的情況下，減少特征圖的深度（通道數(shù)）。這有助于降低模型的復(fù)雜性，減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)，并加速訓(xùn)練過(guò)程。

2. 升維（Dimensionality Increase）：與降維相反，1x1卷積也可以用來(lái)增加特征圖的深度，即增加輸出通道的數(shù)量。這對(duì)于擴(kuò)展模型的表達(dá)能力，捕獲更多樣化的特征是有益的。

3. 特征重校準(zhǔn)（Feature Re-calibration）：1x1卷積能夠?qū)斎胩卣鲌D的每個(gè)通道進(jìn)行線性變換，實(shí)現(xiàn)通道間的信息重組。這相當(dāng)于在每個(gè)空間位置上對(duì)輸入特征的各個(gè)通道進(jìn)行加權(quán)求和，有助于強(qiáng)調(diào)或抑制某些特征，實(shí)現(xiàn)特征選擇和優(yōu)化。

4. 跨通道信息整合（Cross-channel Information Integration）：由于1x1卷積在每個(gè)輸入通道上獨(dú)立操作并聚合結(jié)果，它能夠促進(jìn)不同特征通道之間的相互作用，實(shí)現(xiàn)跨通道的特征融合，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜模式的學(xué)習(xí)能力。

5. 計(jì)算代價(jià)低的深度操作：相比于較大的卷積核，1x1卷積的計(jì)算成本低，但在保持空間維度不變的同時(shí)，提供了對(duì)特征圖深度的有效操作，因此常用于構(gòu)建高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如Inception模塊中。

6. 替代全連接層（Fully Connected Layer Replacement）：在全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）中，1x1卷積可以替代傳統(tǒng)的全連接層，使得網(wǎng)絡(luò)能夠處理任意尺寸的輸入圖像，提高模型的靈活性和適應(yīng)性，提高表示能力。

1.4 GAP（global average pooling）全局平均池化

全局平均池化（Global Average Pooling，簡(jiǎn)稱(chēng)GAP）是一種在深度學(xué)習(xí)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的池化技術(shù)，它在模型的最后階段被應(yīng)用，發(fā)揮著重要作用。

1. 減少參數(shù)數(shù)量：GAP通過(guò)替代全連接層（Fully Connected Layers, FC），顯著減少了模型中的參數(shù)數(shù)量。在傳統(tǒng)CNN結(jié)構(gòu)中，全連接層往往包含大量的權(quán)重參數(shù)，容易導(dǎo)致過(guò)擬合并增加計(jì)算復(fù)雜度。GAP直接將每個(gè)特征圖的所有元素平均，生成一個(gè)標(biāo)量值，因此即使在多通道特征圖的情況下，輸出也是一個(gè)與通道數(shù)相等的向量，極大降低了模型復(fù)雜性。

2. 正則化和防止過(guò)擬合：通過(guò)減少模型參數(shù)，GAP自然地起到了正則化的效果，有助于模型更好地泛化到未見(jiàn)數(shù)據(jù)，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。GAP實(shí)際上對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)施加了一種形式的正則化，提高了模型的穩(wěn)健性。

3. 特征圖到類(lèi)別得分的直接映射：GAP使得每個(gè)特征圖的平均值可以被視為該特征圖代表類(lèi)別得分的總體表示，從而賦予了特征圖以類(lèi)別層面的解釋性。每個(gè)通道的平均值可以理解為對(duì)應(yīng)類(lèi)別的一個(gè)置信度值。

4. 增強(qiáng)對(duì)空間變換的魯棒性：GAP通過(guò)對(duì)特征圖進(jìn)行整體平均，降低了對(duì)特定空間位置信息的依賴(lài)，使得模型對(duì)輸入圖像的空間變換更加魯棒。這有助于模型關(guān)注于全局特征而非局部細(xì)節(jié)，從而在一定程度上增強(qiáng)了對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)、縮放等變換的不變性。

5. 提高訓(xùn)練速度：由于參數(shù)量的減少，模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源和時(shí)間也隨之減少，從而加快了訓(xùn)練速度。

6. 挑戰(zhàn)與改進(jìn)：盡管GAP有效，但其簡(jiǎn)單平均的特性可能導(dǎo)致一些局部重要特征的丟失。為解決這個(gè)問(wèn)題，研究人員引入了多種改進(jìn)策略，比如結(jié)合全局最大池化（Global Max Pooling, GMP）和注意力機(jī)制（Attention Mechanism），以更細(xì)致地加權(quán)和保留特征圖中的關(guān)鍵信息。

7. 便于遷移學(xué)習(xí)和fine tunning。

GAP作為一種有效的池化策略，通過(guò)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)、減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)以及提高訓(xùn)練效率，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型尤其是圖像識(shí)別和分類(lèi)任務(wù)的性能產(chǎn)生了積極影響。

GAP能將多通道的特征圖變成一個(gè)一維向量，這樣可以直接softmax或者構(gòu)建全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)，大大減少參數(shù)量。如果不采用GAP而按照傳統(tǒng)的CNN，我們需要把每一個(gè)channel的每一個(gè)元素用flatten進(jìn)行展平，這樣會(huì)導(dǎo)致全連接層都需要跟這個(gè)長(zhǎng)向量都有權(quán)重，因此會(huì)帶來(lái)參數(shù)量和計(jì)算量的爆炸。

下圖，GAP保留了原來(lái)channel的信息，因此這個(gè)權(quán)重就能夠反映這一個(gè)類(lèi)別對(duì)每一個(gè)channel的關(guān)注程度，而下圖是FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)），空間信息沒(méi)有丟失，channel又保留了原圖上的空間信息，所以用這個(gè)圖像分類(lèi)的模型，我們就可以進(jìn)行定位甚至是語(yǔ)義分割。

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1.5 CS231N公開(kāi)課的一些講解

輔助分類(lèi)器

GoogLeNet（特別是其Inception V1版本）中引入輔助分類(lèi)器的設(shè)計(jì)，是為了克服深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的一些挑戰(zhàn)，特別是梯度消失問(wèn)題，以及提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率。下面詳細(xì)介紹輔助分類(lèi)器的原理和細(xì)節(jié)：

原理

1. 梯度消失問(wèn)題的緩解：隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，梯度在反向傳播過(guò)程中可能會(huì)變得非常小，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)前面層的權(quán)重更新緩慢甚至停滯。輔助分類(lèi)器位于主網(wǎng)絡(luò)的中間層，它們的輸出也參與到最終的損失計(jì)算中，這樣可以為網(wǎng)絡(luò)的早期層提供更多直接的梯度信號(hào)，幫助梯度更有效地反向傳播，從而緩解梯度消失問(wèn)題。

2. 訓(xùn)練加速：輔助分類(lèi)器提供了一個(gè)額外的監(jiān)督信號(hào)，使得網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練初期就能得到關(guān)于中間層特征質(zhì)量的反饋，有助于網(wǎng)絡(luò)更快地學(xué)習(xí)到有意義的特征，加速訓(xùn)練過(guò)程。

細(xì)節(jié)

1. 位置與結(jié)構(gòu)：在Inception V1中，輔助分類(lèi)器通常放置在網(wǎng)絡(luò)較深的位置，例如在Inception(4a)模塊之后。這些輔助分類(lèi)器通常包括全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）層，用于將特征圖轉(zhuǎn)換成固定長(zhǎng)度的向量，隨后是若干全連接層（也稱(chēng)為密集連接層），最終通過(guò)一個(gè)Softmax層輸出分類(lèi)概率。

2. 權(quán)重分配：輔助分類(lèi)器的輸出通常會(huì)以一個(gè)小的權(quán)重（例如0.3）加入到最終的損失函數(shù)中。這樣做是為了確保主分類(lèi)器仍然是訓(xùn)練的主要目標(biāo)，而輔助分類(lèi)器則作為一個(gè)輔助性的指導(dǎo)，避免它們過(guò)度主導(dǎo)訓(xùn)練過(guò)程。

3. 功能與輸出：輔助分類(lèi)器不僅有助于梯度流，還能評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中間層的特征表示能力。它們的輸出雖然也是對(duì)圖像類(lèi)別的預(yù)測(cè)，但精度通常低于最終的分類(lèi)器，因?yàn)樗鼈兓谙鄬?duì)較低級(jí)別的特征。

4. 訓(xùn)練與測(cè)試階段：在訓(xùn)練階段，輔助分類(lèi)器積極參與模型的訓(xùn)練過(guò)程；而在實(shí)際部署或測(cè)試階段，為了減少推理時(shí)間，通常會(huì)移除這些輔助分類(lèi)器，僅使用主分類(lèi)器進(jìn)行預(yù)測(cè)。

5. 優(yōu)化與調(diào)整：輔助分類(lèi)器的設(shè)計(jì)（如位置、結(jié)構(gòu)、權(quán)重分配等）可以根據(jù)具體任務(wù)和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。后續(xù)的Inception版本（如Inception V3）雖然也可能包含輔助分類(lèi)器，但設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)可能有所不同，比如可能減少輔助分類(lèi)器的數(shù)量或調(diào)整其結(jié)構(gòu)以進(jìn)一步優(yōu)化性能。

總之，輔助分類(lèi)器是GoogLeNet設(shè)計(jì)中的一項(xiàng)創(chuàng)新，它通過(guò)在深度網(wǎng)絡(luò)中引入中間監(jiān)督，提高了訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性，同時(shí)也為深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練提供了一種實(shí)用的解決方案。

下圖藍(lán)框中的是一個(gè)輔助分類(lèi)器，目的是為了進(jìn)行梯度注入防止梯度消失。

2. pytorch模型復(fù)現(xiàn)

待更新