Inception网络
建立网络的时候，我们需要考虑合适使用卷积层或是池化层，卷积核大小是多少等问题，Inception网络可以解决这个问题。
Inception网络层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型，或者确定是否需要创建卷积层或池化层。
Inception模块
图注：
1. 输入是28*28*192，输出是28*28*256
2. 同时使用了多个不同的卷积核做卷积运算，还使用了max-pooling。
3. 基本思想： Inception网络不需要认为决定使用哪个过滤器，或者是否需要池化，而是由网络自行确定这些参数，可以自行给网络添加这些参数的所有可能值，然后把输出连接起来，让网络自己学习它需要什么样的参数，采用那些过滤器组合。
4. 计算成本高。
5. 1*1卷积的使用，如下图，使用了1*1卷积，得到一个信道数较小的中间层，通常称其为瓶颈层。
上图中是将图像先缩小再放大，计算成本降低。
Inception网络
GoogLeNet/Inception
网络是由多个类似的inception模块组成的。
inception模块
参考论文链接