前面的LeNet、AlexNet、VGG在设计上的共同之处在于：先以卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以全连接层构成的模块来输出分类结果
其中AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块价款（增加通道数）和加深
这一节的NiN提出另一个思路：串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络
（NiN现在用的不多，但是这里提出的思路用的很多）
全连接层的问题
前面几个网络都在最后用了比较大的全连接层，最后再通过一个全连接层进行输出
但是全连接层非常占用空间，网络的所有参数基本都在全连接层
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但是最大的问题是，他会带来过拟合
假如用卷积层，参数个数=输入通道数*输出通道数*窗口的高*窗口的宽
若用全连接层，参数个数=输入的所有像素*输出的所有像素*窗口的高*窗口的宽如上面LeNet：120是输出的隐藏层的大小，16是最后一个卷积层的输出通道数，5是压缩的大小
NiN块
- 1个卷积层后跟2个全连接层（11的卷积层等价于是全连接层）
步幅1，无填充，输出形状和卷积层输出一样，也不会改变通道数
这里两个11的卷积层，其实是当作全连接层用的，他唯一的作用是对每个通道进行混合
NiN架构
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无全连接层
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交替使用NiN块和步幅为2的最大池化层
- 逐步减小高宽和增大通道数
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最后使用全局平均池化层得到输出
- 全局平均池化层：池化层的高宽=输入的高宽 -> 取每一个通道的最大值
- 输入通道数是类别数
（如：若在最后的全局池化层输入的通道是1000的话，对每一个通道拿出一个值，把这个值当作这个类别的预测，再加上softmax就是类别的概率了）
所以最后也不需要使用全连接层->这是一个非常极端的设计
总结
- NiN块使用卷积层+2个11卷积层
11的卷积层充当全连接层，对每个像素增加了非线性 - NiN使用全局平均池化层来代替VGG和AlexNet中的全连接层
- 不容易过拟合，更少的参数个数
所以NiN相对于前面结构比较简单，参数个数非常少（因为没有全连接层）
