我如何解释这个 Inceptionv3 模型图答案

【问题标题】：How do I interpret this Inceptionv3 model graph我如何解释这个 Inceptionv3 模型图
【发布时间】：2018-12-31 12:11:43
【问题描述】：

如果这个问题对你们来说真的很明显或真的很基本，我很抱歉，我只是一名试图理解神经网络的高中生。嘿，我一直在研究图像分类方面的很多内容，并且在说明 Inception-v3 模型时遇到了这个问题：

我不习惯这些类型的插图，谁能解释一下每个矩形的含义以及为什么该模型没有看起来像典型的神经网络插图的层，具有不同的层：

【问题讨论】：

你熟悉神经网络中的“卷积”层吗？
adeshpande3.github.io/… 你可以通过这个链接来基本了解什么是 CNN。然后它会更有意义。

标签： machine-learning neural-network computer-vision conv-neural-network image-recognition

【解决方案1】：

我只是要为您指出正确的方向。 Google 的成立有点难以理解。

首先要进入的是卷积层，为此我推荐你this guide。这将解释什么是卷积操作和池化。

inception 所做的是并行组合不同的卷积和池化操作（这些称为 inception 模块），因此网络决定这些并行操作中的哪一个对每一层来说是最好的。第一层是卷积的，把它想象成你的眼睛，它们看到形状、颜色、边缘……而这实际上就是这些第一层看到的。最后，您将拥有完全连接的层，例如您发布的第二张图片，它们充当分类器。将这些视为您的大脑。他们从眼睛（卷积层）中获取所有这些信息并“意识到”他们实际看到的东西，即我的眼睛看到这个带有不同颜色的六边形和五边形的圆形......我的大脑说等一下，那是一个足球！

如果不够清楚，我们可以进一步讨论。我很乐意提供帮助！

【讨论】：