VGG16就是运用很简单的2个filter s=2 f=2 的pool以及3x3 same padding的filter。

每pool一下以后 翻倍filter的depth

Resnet就是跳级传播结果

我们的data就越来越细 越来越长

inception network就是用1x1的filter去reduce一下dimension

然后交给不同size的filter

最后把所有卷积结果堆叠起来（same padding）

同时在整个神经网络中散布一些branch，

提前做prediction

来保证不overfit。

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