GoogleNet神经网路结构
一个 inception 模块的四个并行线路如下： 1.一个 1 x 1 的卷积，一个小的感受野进行卷积提取特征 2.一个 1 x 1 的卷积加上一个 3 x 3 的卷积，1 x 1 的卷积降低输入的特征通道，减少参数计算量，然后接一个 3 x 3 的卷积做一个较大感受野的卷积 3.一个 1 x 1 的卷积加上一个 5 x 5 的卷积，作用和第二个一样 4.一个 3 x 3 的最大池化加上 1 x 1 的卷积，最大池化改变输入的特征排列，1 x 1 的卷积进行特征提取，最后将四个并行线路得到的特征在通道这个维度上拼接在一起。
InceptionNet(GoogleNet)就是由Inception模块堆叠而成的。InceptionNet将输入大小相同的部分归到一个block（不同于vgg_block）中，使整个网络看起来更具层次感。
