网络结构解读之inception系列一：Network in Network
inception 深度学习网络结构
网上有很多的网络结构解读，之前也是看他人博客的介绍，但当自己看论文的时候，发现存在很多的细节和动机解读，而这部分能加深对网络结构设计的理解。因此记录下来。
为什么把NIN放入inception系列，因为inception的灵感部分来自于NIN。
Network In Netwrok
NIN动机内容不多直接上操作
contributes：
1.在卷积层后加入mlp（multilayer perceptron）结构 = 2个（1×1卷积+relu）
增加模型的表达能力（1×1卷积增加了通道间信息融合且减少了通道数降低了计算量）
2.Gap（global average pooling）代替传统的全连接
减少参数，避免过拟合，起到正则作用
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