关于GoogleNet中1*1卷积与多尺度同时卷积聚合的问题

在深度神经网络中我们常常要解决随着网络的加深带来的一些梯度消失，模型退化，还有随着网络加深参数指数级增长等问题。在Inception结构中使用了1*1卷积进行降维，同时在多尺度上同时进行卷积在聚合，这么做目的是： 1. 在相同的尺寸上感受野中叠加更多的卷积，能够提取更加丰富的特征NIN（network in network 2013）。在这里说一些NIN网络中的一些内容：  采用 mlpcon 的

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