В статье « Нормализация партии» , Сергей и др., 2015. Предложенная архитектура Inception-v1, которая является вариантом GoogleNet в статье « Идем глубже с извилинами» , и в то же время они представили «Пакетную нормализацию до начала» (BN-Inception).
Основное отличие сети, описанной в (Szegedy et al., 2014), состоит в том, что сверточные слои 5x5 заменяются двумя последовательными слоями сверток 3x3 с до 128 фильтрами.
А в статье « Переосмысление архитектуры Inception для компьютерного зрения» авторы предложили Inception-v2 и Inception-v3.
В Inception-v2 они ввели факторизацию (разложив свертки на более мелкие свертки) и некоторые незначительные изменения в Inception-v1.
Обратите внимание, что мы разделили традиционную свертку 7х7 на три свертки 3х3
Что касается Inception-v3 , это вариант Inception-v2, который добавляет BN-вспомогательный.
BN Вспомогательный относится к версии, в которой полностью связанный уровень вспомогательного классификатора также нормализован, а не только сверток. Мы ссылаемся на модель [Inception-v2 + BN вспомогательный] как Inception-v3.