采用不同大小的卷积：在开始的卷积层采用大卷积核获得粗大的特征，然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征;同一隐层组合不同大小的卷积核函数;采用shortcut等方式，随着网络层次的加深，减少特征的损失