说明：

• Google的研究人员为了向LeNet致敬，特地将模型命名为GoogLeNet
• Inception一词来源于电影《盗梦空间》（Inception）

图4：Inception模块结构示意图

图4(a)是Inception模块的设计思想，使用3个不同大小的卷积核对输入图片进行卷积操作，并附加最大池化，将这4个操作的输出沿着通道这一维度进行拼接，构成的输出特征图将会包含经过不同大小的卷积核提取出来的特征。Inception模块采用多通路(multi-path)的设计形式，每个支路使用不同大小的卷积核，最终输出特征图的通道数是每个支路输出通道数的总和，这将会导致输出通道数变得很大，尤其是使用多个Inception模块串联操作的时候，模型参数量会变得非常巨大。为了减小参数量，Inception模块使用了图(b)中的设计方式，在每个3x3和5x5的卷积层之前，增加1x1的卷积层来控制输出通道数；在最大池化层后面增加1x1卷积层减小输出通道数。基于这一设计思想，形成了上图(b)中所示的结构。下面这段程序是Inception块的具体实现方式，可以对照图(b)和代码一起阅读。

可能有读者会问，经过3x3的最大池化之后图像尺寸不会减小吗，为什么还能跟另外3个卷积输出的特征图进行拼接？这是因为池化操作可以指定窗口大小

，pool_stride=1和pool_padding=1，输出特征图尺寸可以保持不变。

Inception模块的具体实现如下代码所示：

GoogLeNet的架构如 图5 所示，在主体卷积部分中使用5个模块（block），每个模块之间使用步幅为2的3 ×3最大池化层来减小输出高宽。

• 第二模块使用2个卷积层:首先是64通道的1 × 1卷积层，然后是将通道增大3倍的3 × 3卷积层。
• 第三模块串联2个完整的Inception块。
• 第五模块串联了2 个Inception块。
• 第五模块的后面紧跟输出层，使用全局平均池化 层来将每个通道的高和宽变成1，最后接上一个输出个数为标签类别数的全连接层。

图5：GoogLeNet模型网络结构示意图

GoogLeNet的具体实现如下代码所示：

通过运行结果可以发现，使用GoogLeNet在眼疾筛查数据集iChallenge-PM上，loss能有效的下降，经过5个epoch的训练，在验证集上的准确率可以达到95%左右。