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【AI-1000问】你知道为什么GoogLeNet也被称为InceptionNet吗？
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GoogLeNet为什么也被称为InceptionNet?
我们都知道在2014年ILSVRC 比赛中GoogLeNet获得了冠军，其所用模型参数不足AlexNet（2012年冠军）的1/12，但性能却比AlexNet好不少。我们从其论文题目《Going deeper with convolutions》中的deeper也能明白它的贡献，deeper有两层含义，一是指其引入了一种新的结构“Inception module”，二就是其直接含义——网络深度（depth）的增加。今天【AI-1000问】第六问，我们就聊聊GoogLeNet为什么也被称为InceptionNet?
作者/编辑 汤兴旺
大家还记得多年前，那一部超级烧脑的电影《inception》吗？如果这个名字不熟悉，那么《盗梦空间》你应该还记得吧！
Dom Cobb(由莱昂纳多·迪卡普里奥饰演)与Robert Fischer(由Cillian Murphy饰演)对话时的那一句：“We need to go deeper”，可谓是引发高潮。讲述的就是如何在某人心中植入思想，寓意进行更深刻的感知。
我们知道AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，所以早期设计网络的时候，自然也是走这样的路线，从LeNet的7层，到AlexNet的8层，VGG的16层，19层。不过层数的增加也会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。
GoogLeNet是2014年的分类比赛冠军，网络达到了22层，参数量为5M，核心就是Inception模块，名字的来源主要便是上面的“inception”， 寓意一个比以前的网络都更深的网络，当然这实际上还是一个多尺度，“更宽”的网络设计，结构如下：
因此我们也把GoogLeNet称做InceptionNet，毕竟GoogLet是第一个提出InceptionNet的。
思考
你对GoogLeNet为什么也被称为InceptionNet理解了吗？另外如果你想更深入的了解InceptionNet，请看我们的往期文章【模型解读】GoogLeNet中的inception结构，你看懂了吗，另外，GoogLeNet中的L，为什么是大写而不是Google的小写，你知道吗？
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