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GoogLeNet网络结构

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GoogLeNet的网络结构 表格:

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注:上表中的“#3x3 reduce”,“#5x5 reduce”表示在3x3,5x5卷积操作之前使用了1x1卷积的数量。

GoogLeNet网络结构明细表解析如下:

0、输入
原始输入图像为224x224x3,且都进行了零均值化的预处理操作(图像每个像素减去均值)。
1、第一层(卷积层)
使用7x7的卷积核(滑动步长2,padding为3),64通道,输出为112x112x64,卷积后进行ReLU操作
经过3x3的max pooling(步长为2),输出为((112 - 3+1)/2)+1=56,即56x56x64,再进行ReLU操作
2、第二层(卷积层)
使用3x3的卷积核(滑动步长为1,padding为1),192通道,输出为56x56x192,卷积后进行ReLU操作
经过3x3的max pooling(步长为2),输出为((56 - 3+1)/2)+1=28,即28x28x192,再进行ReLU操作
3a、第三层(Inception 3a层)
分为四个分支,采用不同尺度的卷积核来进行处理
(1)64个1x1的卷积核,然后RuLU,输出28x28x64
(2)96个1x1的卷积核,作为3x3卷积核之前的降维,变成28x28x96,然后进行ReLU计算,再进行128个3x3的卷积(padding为1),输出28x28x128
(3)16个1x1的卷积核,作为5x5卷积核之前的降维,变成28x28x16,进行ReLU计算后,再进行32个5x5的卷积(padding为2),输出28x28x32
(4)pool层,使用3x3的核(padding为1),输出28x28x192,然后进行32个1x1的卷积,输出28x28x32
将四个结果进行连接,对这四部分输出结果的第三维并联,即64+128+32+32=256,最终输出28x28x256
3b、第三层(Inception 3b层)
(1)128个1x1的卷积核,然后RuLU,输出28x28x128
(2)128个1x1的卷积核,作为3x3卷积核之前的降维,变成28x28x128,进行ReLU,再进行192个3x3的卷积(padding为1),输出28x28x192
(3)32个1x1的卷积核,作为5x5卷积核之前的降维,变成28x28x32,进行ReLU计算后,再进行96个5x5的卷积(padding为2),输出28x28x96
(4)pool层,使用3x3的核(padding为1),输出28x28x256,然后进行64个1x1的卷积,输出28x28x64
将四个结果进行连接,对这四部分输出结果的第三维并联,即128+192+96+64=480,最终输出输出为28x28x480

第四层(4a,4b,4c,4d,4e)、第五层(5a,5b)……,与3a、3b类似,在此就不再重复。

完整的GoogLeNet 网络结构图:
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