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大体思路 1.Inception v1网络， 将1x1， 3x3, 5x5的conv和3x3的pooling,stack在一起，一方面增加了网络的width,另一方面增加了网络对尺度的适应性 2. v2的网络在v1的基础上，进行了改进，一方面了加入了BN层，减少了Internal Covariate Shift（内部neuron的数据分布发生变化），使每一层的输出都规范化到一个N(0, 1)的高斯

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