的结构和传统的神经网络中多层的结构有些类似,后者的多层是跨越了不同尺寸的感受野(通过层与层中间加
层),从而在更高尺度上提取出特征;
结构是在同一个尺度上的多层(中间没有
层),从而在相同的感受野范围能提取更强的非线性...图
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核心思想3:辅助
网络的中间部位还输出了另外两个辅助的
,如图
中的
和
,其作用是增强低层网络的判别能力,增强反向传播的梯度的大小,提供额外的正则化能力;在训练过程中,损失值是最后层的...= Inception(480, 192, 96, 208, 16, 48, 64)
self.inception4b = Inception(512, 160, 112, 224,...= Inception(512, 112, 144, 288, 32, 64, 64)
self.inception4e = Inception(528, 256, 160, 320,...最后也使用了辅助损失函数,增强低层网络的判别能力的同时,增强反向传播的梯度的大小,提供额外的正则化能力。