使用TensorFlow构建NIN网络

深度学习已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功，而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是其中最重要的一类模型。然而，传统的CNN模型在处理图像细节方面存在一些限制，例如过度平滑和信息丢失问题。为了解决这些问题，Network In Network（NIN）模型被提出，并成功应用于图像分类等任务。本文将介绍如何使用TensorFlow构建NIN网络，并提供相应的源代码。

NIN网络的核心思想是引入了一种称为MLP卷积层的新型卷积层结构，即将一个简单的全连接层嵌入到卷积层中。这样可以增加网络的非线性表达能力，同时减少模型的参数数量。下面是构建NIN网络的步骤。

首先，我们需要导入必要的库和模块。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们定义一个函数来创建一个基本的NIN块。NIN块由一个1x1的卷积层和两个1x1的MLP卷积