深度学习——NIN
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NIN：Network in Network网络（NiN）
作用是提高了CNN的局部感知区域（Bottleneck layer瓶颈层）
1X1的卷积层，做降维度或升维度；他的核大小为1X1（深度待定义）
降维例子：如输入为8X1X 1X5（输入核为8，输出核为5）
意义：做特征的重新整合，如输入的8层比较稀疏，可输出5层比较密集的特征；降维为后续的卷积层做准备；
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