2012年AlexNet做出历史突破以来，直到GoogLeNet出来之前，主流的网络结构突破大致是网络更深（层数），但是纯粹的增大网络的缺点：1.参数太多，容易过拟合，若训练数据集有限；2.网络越大计算复杂度越大，难以应用；3.网络越深，梯度越往后穿越容易消失（梯度弥散），难以优化模型。Inception就是在这样的情况下应运而生。
想要了解更多“Inception结构”的信息，请点击：Inception结构百科
2012年AlexNet做出历史突破以来，直到GoogLeNet出来之前，主流的网络结构突破大致是网络更深（层数），但是纯粹的增大网络的缺点：1.参数太多，容易过拟合，若训练数据集有限；2.网络越大计算复杂度越大，难以应用；3.网络越深，梯度越往后穿越容易消失（梯度弥散），难以优化模型。Inception就是在这样的情况下应运而生。
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