《表2 BN-Inception结构》

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《基于卷积神经网络的乳腺癌组织病理图像分类》

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整个BN-Inception网络结构见表2，Stride为2的Inception没有纯1×1卷积这一条通路，因此它只剩下3条通路。最终输出原本是1000，但分类乳腺癌图像是良性、恶性的二分类，所以最终输出为2。除了使用大量Inception模块外，它使用全局平均池化来代替原本CNN中的全连接层，这样就避免了全连接的巨额参数量和计算量，同时能抑制过拟合。总之，BN-Inception的计算量和参数量都很少，训练速度非常快，但是效果却非常好。本文使用它来构造图像分类模型，分类BreaKHis乳腺癌组织病理图像。