1.Inceptionnet的借鉴点
Inception结构快在同一层网络中使用多个尺寸的卷积核，可以提取不同尺寸的特征，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）；使用 1 * 1 卷积核，作用到输入特征图的每个像素点，通过设定少于输入特征图深度的1*1卷积核的个数，减少了输出特征图的深度，起到了降维的作用，减少了参数量和计算量，即改变输出特征 channel 数（减少网络参数）。
InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力，与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式（纵向）相比，是一个不同的方向（横向）。
显然，InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别，不再是简单的纵向堆叠，要理解 InceptionNet 的结构，首先要理解它的基本单元，如图 5-27 所示。
2.
InceptionNet提出了1x1卷积核
原文：https://www.cnblogs.com/GumpYan/p/13599803.html
