1.8.5 卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——Inception-v4 和 Inception-ResNet
前情回顾：
1.8.1 卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——AlexNet
1.8.2 卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——VGGNet
1.8.3 卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——GoogleNet/inception-v1
1.8.4 卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——Inception-v2 和Inception-v3
论文： Inception-v4, inception-resnet and the impact of resid lual connections on learning （2017）
想要详细了解ResNet网络，点这里：ResNet网络（2015年提出）
Inception-v4
Inception-v4 在Inception-v3 上的基础上，修改了网络初始几层的结构（文中称为Stem），同时应用了Inception-A、Inception-B、Inception-C模块，还在原来Inception-v3的下采样模块的基础上提出并应用了Reduction-A、Reduction-B模块，其网络结构如图1.14所示。Inception-v4在ImageNet 2012数据集的图像分类任务上，能使Top-5错误率降至3.8%。
此外，此论文还提出了基于残差网络跳层连接的Inception-ResNet系列网络，如图1.15所示。引入残差结构可以显著加速Inception网络的训练。在ImageNet 2012数据集的图像分类任务上，Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2单模型的 Top-5错误率分别是4.3%和 3.7%; 如果使用3个Inception-ResNet-v2进行集成，则可以使错误率降至3.1%。
下集预告：1.8.6
卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——ResNeXt
参考文献：
《百面深度学习》 诸葛越 江云胜主编
出版社：人民邮电出版社（北京）
ISBN：978-7-115-53097-4
2020年7月第1版（2020年7月北京第二次印刷）
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LeNet网络（1989年提出,1998年改进）
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GoogLeNet网络（2014年提出）
ResNet网络（2015年提出）
