这是一个28×28×192 的输入，先通过一个 1×1的层，再通过一个 5×5 的层， 1×1 的层可能有 16 个通道，而 5×5 的层输出为 28×28×32，共32 个通道。
也可以过一个3×3 的卷积层，这样的话 3×3 的层将会输出 28×28×128。
或许你还想将其直接通过一个 1×1 的卷积层，这时就不必在后面再跟一个 1×1 的层了，这样的话过程就只有一步，假设这个层的输出是 28×28×64。
为了能在最后将这些输出都连接起来，我们会使用 same类型的 padding 来池化，使得输出的高和宽依然是 28×28，这样才能将它与其他输出连接起来。但注意，如果你进行了最大池化，即便用了 same padding， 3×3 的过滤器， stride 为 1，其输出将会是 28×28×192，其通道数或者说深度与这里的输入（通道数）相同。所以看起来它会有很多通道，我们实际要做的就是再加上一个 1×1 的卷积层，去进行我们在 1×1 卷积层的视频里所介绍的操作，将通道的数量缩小，缩小到 28×28×32。也就是使用 32 个维度为1×1×192 的过滤器，所以输出的维度其通道数缩小为 32。这样就避免了最后输出时，池化层占据所有的通道。
最后，将这些方块全都连接起来。在这过程中，把得到的各个层的通道都加起来，最后得到一个 28×28×256 的输出。通道连接实际就是之前视频中看到过的，把所有方块连接在一起的操作。这就是一个 Inception 模块，而 Inception 网络所做的就是将这些模块都组合到一起。
这是一张取自 Szegety et al 的论文中关于 Inception 网络的图片，你会发现图中有许多重复的模块，可能整张图看上去很复杂，但如果你只截取其中一个环节，就会发现这是一个 Inception 模块。
所以 Inception 网络只是很多这些你学过的模块在不同的位置重复组成的网络，所以如果你理解了之前所学的 Inception 模块，你就也能理解 Inception 网络。
除此之外，还应该注意到网络中包含了几个全连接层和softmax来预测输出结果的标签。
还有这个特别的 Inception 网络是由 Google 公司的作者所研发的，它被叫做 GoogleLeNet，这个名字是为了向 LeNet 网络致敬。
