pytorch学习笔记（十）：卷积神经网络CNN（进阶篇）

如图是经典网络GoogleNet的网络结构图，如果将每层均用上篇内容的表示方法，则代码过于冗长。观察到网络结构中有很多重复部分，因此可以使用Class对重复部分进行封装。

如图所示是GoogleNet中反复出现的网络结构，由于不清楚哪种网络结构的训练效果最好，因此分成多条支路分别进行训练，训练较好的支路的权重也会变大。Concatenate的作用就是将不同结果进行拼接。注：该拼接必须保证结果的长宽一致即W-H一致。

在上面的网络结构中，使用了多个1*1的卷积核，它的意义是信息的聚合。

上图中，使用了1*1卷积核之后，所获得的结果矩阵融合了三个通道的信息。例如，在考试科目中，计算总分进行比较，也是一种信息聚合。

1*1卷积核另外一个作用是简化计算量。

如图的网络结构中，使用11卷积核之后，计算量减小到了原来的1/10，主要原因是11卷积核能够直接改变通道的数量。

注意，由于要保证所有输出的长宽一致，因此要在部分卷积核中合理设置padding数值，padding数值怎么设，参考本专栏上一篇文章。

拼合结果如图所示，不同块的结果长宽一致，通道数可以不一致。

拼接使用torch.cat，dim=1代表沿着第二个维度拼接。维度是【b,c,w,h]，第二个即为channel。

整体代码：

程序中第二个卷积层输入通道为88，88由四个输出的拼接通道数相加获得。

神经网络的反向传播通常使用的是梯度下降，由链式法则可知，越到后面的梯度需要做的乘积越多，若很多前面的梯度非常小，乘积的结果就越来越小，最后趋向0，这就是梯度消失。如果出现梯度消失，每次训练相应权重的改变量就极小，相当于原地踏步，无法训练。

在残差网络中，将一层的输入相加到输出，那么求H(x)对x求导的结果始终大于1，就不会出现梯度消失。

在残差网络中，由于是输入要和输出相加，则必须满足输入的大小和输出的大小一致。图中的虚线部分，跨越的网络大小发生变化，因此需要对输入进行特殊处理，以保证大小一致。

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