如何解释此Inceptionv3模型图

Question

对于这个问题对于你们来说真的很明显或非常基础，我感到抱歉，我只是一个试图理解神经网络的高中生。嘿，我在图像分类方面进行了很多研究，遇到了这个问题，说明了Inception-v3模型：
 

我不习惯这些类型的插图，有人可以仔细研究每个矩形的含义以及为什么模型没有像典型的神经网络插图那样具有不同层的层：
 

Answer 1

我将为您指出正确的方向。 Google的成立有点难以理解。

首先要考虑的是卷积层，为此，我建议您this guide。这将解释什么是卷积运算和池化。

初始操作是将不同的卷积和池化操作并行组合（这些操作称为初始模块），因此网络将决定这些并行操作中的哪一个最适合每一层。第一层是卷积的，想像起来就像您的眼睛，他们看到形状，颜色，边缘...而这实际上就是这些第一层所看到的。最后，您将拥有完整连接的图层，例如您发布的第二张图片，它们充当了分类器。将这些视为您的大脑。他们从眼睛（卷积层）中获取所有这些信息，并“实现”他们实际看到的内容，即我的眼睛看到的是带有不同颜色的六边形和五边形的圆形……我的大脑说，等一下，那是一个足球！

如果不清楚，我们可以进一步讨论。我很乐意提供帮助！