因为 Inception 是一部「盗匪片」，一帮人潜入他人梦境完成一个偷盗任务（而故事还有翻转，他们其实是要植入一个想法）。 所以翻译成《盗梦空间》是综合考虑了电影类型和观众认识以及文化习惯等因素。

Jan 23, 2024 · Inception-ResNet是Inception和Residual Connection的结合，性能有所提升。 其有两个版本v1、v2，v1的计算量跟InceptionV3相似，v2的计算量跟InceptionV4相似。 Xception借鉴了depth wise separable conv改进InceptionV3，将空间和通道完全分离，从而提升了性能，降低了 …

Inception系列是卷积神经网络家族中一支举足重轻的力量。 关于Inception性能优异的解释主要集中在它的multi-branch的结构和multi-size filter的运用。 这篇文章从一个新颖的角度揭示了why Inception works，以及Inception与ResNet之间的深刻关联。

Inception score就是将生成后的图片输入到通过真实图片预训练的分类模型中去衡量它与真实图像的分布的距离。 如果值高说明生成的图像更接近真实图像的分布。

从上面的两张图可以看出，首先，Inception-v3到inception-v4网络变得更深了，在GAP前Inception-v3包括了4个卷积模块运算(1个常规卷积块+3个inception结构),Inception-v4变成了6个卷积模块。对比两者的卷积核的个数，Inception-v4比Inception-v3也增多了许多。 对比[原论文]

Mar 5, 2018 · 这篇文章介绍的网络有Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4与Inception-ResNet-V2。 从2014年开始，深度学习模型在图像内容分类和视频分类方面有了极大的应用，仅仅2014这一年就出现了对后来影响巨大的VGG和GooLeNet。 Inception V1. 在这之前，网络大都是这样子的：

看了不少潘宏连麦的片段。有不少又傻又蠢的。 有一个女主人抱怨自己家狗不吃狗粮，只吃人食。

Jul 4, 2019 · 感觉其实是可以起到作用的，inception本身就是多尺度融合的手段。至少我最近做的医学图像的分割，在UNet做backbone的情况下，我会去用inception based的block去取代一般的卷积模块，当然换来的问题就是计算量的增加.我觉得inception based 的和残差模块结合的block其实挺常见得，只是大家都默认不提而已。

从Inception v1到Inception-ResNet，一文概览Inception家族的「奋斗史」

《GoogLeNet-Going deeper with convolutions》是Google公司Inception系列的开山之作，在这篇文章中首次提出了Inception模块，后面的Inception v2&v3、Inception v4也是在这篇文章的基础上改进的。GoogLeNet是2014年ILSVRC挑战赛冠军，将Top5 的错误率降低到6.67%，是一个22层 …