構建卷積層時，你要決定卷積核的大小究竟是 1×1，3×3 還 是 5×5，或者要不要新增池化層。而 inception 網路的作用就是代替你來決定，雖然網路架
構因此變得更加複雜，但網路表現卻非常好.
同時新增多個濾波器，將每個濾波器輸出疊加一起，作為總輸出，讓網路自己學習它需要什麼樣的引數，採用哪些過濾器組合。
注：多個濾波器輸出的維度應該相同；比如max-pool採取特殊的池化層，保證輸出維度28x28
以5x5卷積核為例：
由上圖知，大概有1.2億引數
新增用1x1卷積層，即"瓶頸層"；
瓶頸通常是某個物件最小的部分，瓶頸層也是網路中最小的部分，我們先縮小網路表示，然後再擴大它。
參數量12.4m, 下降為原來的十分之一。
事實證明，只要合理構建瓶頸層，既可以顯著縮小表示層規模，又不會降低網路效能，從而節省了計算。
乙個典型的inception module
注意：池化層後加乙個1x1卷積改變通道數量；
inception網路，就是在不同位置，重複使用inception模組組成。
由**原文可知，還新增了一些分支，在網路最後基層，通常稱為全連線層，之後再鏈結乙個softmax層做**；
這些分支，應該看著inception網路的乙個細節，確保了即便是隱藏單元和中間層也參與了特徵計算，它們也能**分類，也參與了特徵計算，它們能**的分類。
在 inception網路中，起到一種調整的效果，並且能防止網路發生過擬合。
最後，有個有趣的事實，inception 網路這個名字又是緣何而來呢？inception 的**特地提到了這個meme，網路用語即「梗」，就是「我們需要走的更深」（we need to go deeper），
如果你看過 inception（盜夢空間）這個電影，你應該能看懂這個由來。
作者其實是通過它來表明了建立更深的神經網路的決心，他們正是這樣構建了 inception。
model = inceptionv3(weights=
'imagenet'
, include_top=
false
)
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