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每天五分钟计算机视觉:谷歌的Inception模块的计算成本的问题

计算成本

Inception 层还有一个问题,就是计算成本的问题,我们来看一下5×5 过滤器在该模块中的计算成本。

原始图片为28*28*192经过32个5*5的过滤操作,它的计算成本为

我们输出28*28*32个数字,对于输出的每个数字来说,你都需要执行 5×5×192 (5*5为卷积核的大小,192为通道的数量)次乘法运算,把这些数相乘结果等于 1.2 亿(120422400)。这个计算量太大了,计算成本太高了,这里我们需要使用另外一种架构。

这种架构首先输入是28*28*192,然后输出是28*28*32和上一个的输入输出一样

这个架构对于输入层,使用 1×1 卷积把输入值从 192 个通道减少到 16 个通道。然后对这个较小层运行5×5 卷积,得到最终输出。中间这个1*1的卷积有时候这被称为瓶颈层,瓶颈通常是某个对象最小的部分。同理,瓶颈层也是网络中最小的部分,我们先缩小网络表示,然后再扩大它。

我们来看一下这个架构的计算成本是多少?

第一个卷积层:28×28×192* 1×1×192

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