卷积神经网络图片分类模型之Inception v4

1. 在Inception v4 结构的主要改动：

• 修改了 stem 部分。
• 引入了Inception-A、Inception-B、Inception-C 三个模块。这些模块看起来和Inception v3 变体非常相似。
• Inception-A/B/C 模块中，输入feature map 和输出feature map 形状相同。而Reduction-A/B 模块中，输出feature map 的宽/高减半、通道数增加。
• 引入了专用的“缩减块”(reduction block)，它被用于缩减feature map 的宽、高。
• 早期的版本并没有明确使用缩减块，但是也实现了其功能。

Inception v4 结构如下：（没有标记V 的卷积使用same填充；标记V 的卷积使用valid 填充）

stem 部分的结构：

Inception-A模块（这样的模块有4个）：

Inception-B模块（这样的模块有7个）：

Inception-C模块（这样的模块有3个）：

Reduction-A模块：(其中 分别表示滤波器的数量)