前言
在查卷積神經網路的資料時，第一次認識到 Inception Model 這個東西，仔細查了一下發現它可以學的東西有很多，這邊簡單整理一下跟它有關的介紹和資訊。

什麼是 Inception Model?
Inception 模型（又稱為GoogLeNet）用於圖像分類任務，它可以輔助影像分析和物件偵測的卷積神經網路，並引入了 Inception 模塊的概念，能夠高效學習多尺度特徵。

主要組件和架構

1. Inception模塊
   
   Inception模塊是模型的核心，每個模塊由多條並行的卷積路徑組成，這些路徑使用不同大小的卷積核，而可以捕捉到多種不同尺度的特徵。每個分支都有不同的功能，以下分別介紹：
   (1)分支1（1x1卷積）：
   這個分支的目的是用來進行通道數的降維，降低計算量，並提取特徵。
   (2)分支2（1x1後接3x3卷積）：
   這個分支能夠捕捉較小的空間特徵，並增加模型的非線性表達能力。
   (3)分支3（1x1後接5x5卷積）：
   這個分支的目的是捕捉更大的空間特徵，通常用來處理較大的物體。
   (4)分支4（3x3最大池化後接1x1卷積）：
   通過最大池化來降低特徵圖的維度，然後使用1x1卷積來增加模型的表達能力。
   這些分支的輸出會在通道維度上進行拼接，形成最終的特徵表示。

2. 全局平均池化（Global Average Pooling）
   
   與傳統的全連接層不同，Inception模型使用全局平均池化。這一層的作用是將每個特徵圖的所有像素取平均，從而產生一個固定大小的特徵向量，這樣可以減少參數數量，降低過擬合的風險。

3. 輔助分類器
   在Inception模型中為了提高訓練的穩定性，會在中間層插入輔助分類器，它的目的是提供額外的梯度信號，幫助深層網路更快收斂，它的設計通常包括1x1卷積來減少通道數，最後連接到softmax層進行分類。

優勢
1.多尺度特徵學習：
透過並行的卷積路徑，Inception模型能有效捕捉到多種不同尺度的特徵，這對於複雜的圖像識別任務非常重要。
2.計算效率：
透過1x1卷積來降低維度，Inception模型就會減少計算量，從而提高模型訓練和推斷的效率。
3.防止過擬合：
使用全局平均池化層和輔助分類器等技術，可以減少過擬合的風險，而提高模型的泛化能力。
4.靈活性：
Inception架構可以根據需要進行擴展和調整，讓它能夠適應不同的任務和資料集。

用Keras實現Inception模塊
以下示範用 Keras 實現簡化版 Inception 模塊:
先從各個分支開始

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
def inception_module(x, filters):
    branch1x1 = layers.Conv2D(filters[0], (1, 1), padding='same', activation='relu')(x)
    branch3x3 = layers.Conv2D(filters[1], (1, 1), padding='same', activation='relu')(x)
    branch3x3 = layers.Conv2D(filters[2], (3, 3), padding='same', activation='relu')(branch3x3)
    branch5x5 = layers.Conv2D(filters[3], (1, 1), padding='same', activation='relu')(x)
    branch5x5 = layers.Conv2D(filters[4], (5, 5), padding='same', activation='relu')(branch5x5)
    branch_pool = layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(x)
    branch_pool = layers.Conv2D(filters[5], (1, 1), padding='same', activation='relu')(branch_pool)

最後拼接所有分支

    outputs = layers.concatenate([branch1x1, branch3x3, branch5x5, branch_pool], axis=-1)
    return outputs

就可以建立出簡化版的 Inception 模型

input_shape = (128, 128, 3)
inputs = layers.Input(shape=input_shape)
x = layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(inputs)
x = inception_module(x, [32, 64, 128, 16, 32, 32])
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = models.Model(inputs, x)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.summary()

稍微看一下輸出的結果: