一、 Inception V2的网络在Inception v1的基础上，进行了改进，一方面了加入了BN层，减少了Internal Covariate Shift（内部神经元分布的改变），使每一层的输出都规范化到一个N(0, 1)的高斯，还去除了Dropout、LRN等结构；另外一方面学习VGG用2个3x3的卷积替代inception模块中的5x5卷积，既降低了参数数量，又加速计算。