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InceptionNet又称googleNet，最初的设计思路是增加网络宽度：InceptionNet核心结构包括多个分支，分别对应不同的感受野。大的感受野适用大的目标，小的感受野适用小目标，如此网络具备了scale不变性。
不同感受野最终通过concat合并在一起，为了避免通道数爆炸，在每个分支上引入1x1卷积降低通道数目。
- Inception V2吸收了VGG的优点，利用多个小尺度卷积代替一个大尺度卷积，节省计算量；同时引入Batch Normalization层避免梯度消失，在inception V1中使用多个中间层loss，避免梯度消失。
- Inception V3引入filter分解，理论上任意nxn的卷积都可以分解成一个1xn和一个nx1代替，不损失精度同时提高速度
- Inception V4吸收Resnet的bottleneck结构