在 Inception module 中使用到了很多 1×1的卷积核，使用 1×1 的卷积核，步长为1时，输入的feature map和输出的feature map长宽不会发生改变，但可以通过改变 1×1的卷积核的数目，来达到减小feature map的厚度的效果，从而做到一些训练参数的减少。卷积核： 3×2×2 ，深度为3。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，