NIN模型是一种深度神经网络模型，全称为Network In Network模型，是由Lin等人在2013年提出。该模型的主要特点是引入了一种称为“全局平均池化”（Global Average Pooling）的新型池化操作，这种操作可以将卷积层的特征图转化为一个数，从而大大减少了模型参数和计算量。

NIN模型的基本结构和传统的卷积神经网络相似，包括卷积层、非线性激活函数、池化层和全连接层等组件，但是它将卷积层中的常规卷积操作替换为一种称为“多层感知机卷积”（MLP Convolution）的操作，这种操作采用了一个小型的多层感知机来替代传统的卷积核，从而可以提高特征表达的能力。

总的来说，NIN模型通过引入全局平均池化和多层感知机卷积等新型操作，使得网络更加紧凑有效，且具有更强的特征表达能力。该模型已被广泛应用于计算机视觉领域，取得了良好的性能和效果。