network in network论文

本文主要是对传统的卷积网络进行改进，关键点有两个: 第一：mlpconv 第二：全局平均池化   传统的cnn可以看做是广义线性模型GLM，所以cnn觉得潜在的概念都是线性可分的。（但是cnn+非线性激活不是能模拟出非线性吗？）但是一些数据是非线性、多维度的，因此提出将卷积替换为更多小部分的非线性函数，从而提升模型的抽象能力。 作者通过mlpconv模拟多部分非线性函数。具体结构如下图： 下面的结

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