多融合和标准化的网络是深度架构未来的可见趋势 — David 9
Inception深度网络架构已经走过4个版本，AI的空前热潮，让业内期待新网络架构的心情如同当年期待Window系统版本一样。
Inception V1的想法其实很简单：一方面我们人工地调整每层卷积窗口的尺寸（真麻烦！）另一方面，我们又想让深度网络更“深”，为什么不让同一层就有各种大小卷积可以学习？
是不是轻松多了？仅仅一层block就包含1*1卷积，3*3卷积，5*5卷积，3*3池化。
这样，网络中每一层都能学习到“稀疏”或者“不稀疏”的特征：
另外，Inception V1开创了两个变化：
1. 以前每一层线性卷积需要之后跟一个Relu激活函数或者pooling层增加非线性。而Inception V1直接通过DepthConcat在每个block后合成特征，获得非线性属性。 继续阅读#Inception深度网络家族盘点 | Inception v4 和Inception-ResNet未来走向何方 ?