Изменения

''Inception module'' {{---}} это специальный слой нейронной сети, который был предложен в работе<ref name=GoogLeNet>[https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf Going deeper with convolutions]</ref>, в которой была представлена сеть GoogLeNet. Основная цель этого модуля заключается в следующем. Авторы предположили, что каждый элемент предыдущего слоя соответствует определенной области исходного изображения. Каждая свертка по таким элементам будет увеличивать область исходного изображения, пока элементы на последних слоях не будут соответствовать всему изображению целиком. Однако, если с какого-то момента все свертки станут размером <math>1\times 1</math>, то не найдется элементов, которые покрывали бы все исходное изображение, поэтому было бы невозможно находить большие признаки на изображениирисунке 5. Чтобы решить эту проблему, авторы предложили так называемый inception module {{---}} конкатенацию выходов для сверток размера <math>1\times 1</math>, <math>3\times 3</math>, <math>5\times 5</math>, а также операции max pooling'а с ядром <math>3\times 3</math>. К сожалению, подобный наивный подход (англ. ''naive inception module'') приводит к резкому увеличению слоев изображения, что не позволяет построить с его использованием глубокую нейронную сеть. Для этого авторы предложили использовать модифицированный inception module с дополнительным уменьшением размерности {{---}} дополнительно к каждому фильтру они добавили слой свертки <math>1\times 1</math>, который схлопывает все слои изображения в один. Это позволяет сохранить малое число слоев, с сохранением полезной информации о изображении.