Network in Network

一. 我们知道CNN高层特征其实是低层特征通过某种运算的组合。于是作者就根据这个想法，提出在每个局部感受野中进行更加复杂的运算，提出了对卷积层的改进算法：MLP卷积层。另一方面，传统的CNN最后一层都是全连接层，参数个数非常之多，容易引起过拟合（如Alexnet）,一个CNN模型，大部分的参数都被全连接层给占用了，故这篇paper提出采用了：全局均值池化，替代全连接层。因此后面主要从这两个创新点进

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