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网络中的网络（NiN）通过1X1卷积层代替全连接层，解决参数量大、过拟合问题。NiN块结构包含1个普通卷积层和2个1X1卷积层，增加非线性性。全局平均池化（GAP）用于代替全连接层，减少过拟合，但可能导致收敛速度变慢。NiN块中的1X1卷积层对通道信息进行融合，增加模型复杂性但提高表达能力。
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P1 课件讲解
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Uv411G71b
教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern/nin.html
代码slide：https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/notebooks/chapter_convolutional-modern/nin.slides.html#/
- NiN（Network in Network）这个网络现在用的人不多，但是其提供的思想/思路现在还是有很多网络在借鉴使用。
- LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设
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