《表1 Inception模块各卷积操作的滤波器个数》

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图2展示了HCCR-IncBN模型的结构以及每层输出特征映射的维度。该模型一共有15层（只计算卷积层和全连接层），包括3个卷积层、5个Inception模块和2个全连接层。原始输入为64x64大小的灰度图像。模型开始是两组“卷积+最大池化”操作，卷积核大小为3x3，步长为1，最大池化操作的池化窗口为2x2，步长为2，整个模型中的四次卷积操作都采用此参数配置。第二个池化操作后是5个Inception模块，其中在Inception2和Inception4后设置了最大池化层，在最后一个Inception模块后设置了1x1的卷积操作，该操作将4x4x608的特征映射压缩为4x4x256。1x1卷积操作完成后需要将特征映射扁平化为4096维的向量，之后开始全连接层的操作，第一个全连接层包含1024个神经元，输出层神经元的具体个数根据不同的数据集来设置（HWDB数据集设置为3755）。在HCCR-Inc BN模型中，所有卷积层（包括Inception模块中的卷积层）和全连接层后面都连接了一个BN层，即在Re Lu激活函数之前先执行BN算法。HCCR-Inc BN模型涉及的计算参数数量为6849035，按照存储一个浮点数需要4个字节计算，存储模型所需的存储空间约为26.12MB。表1列出了5个Inception模块中各卷积操作滤波器个数的具体设置。