Inception v1
1.核心思想
通过增加网络宽度，结合不同kernel的feature map进行concat，来增加网络的感受野组合，有效提高对原始像素信息与网络内部资源的利用率。
为了降低inception block的计算成本，作者用1×1卷积先将feature降维（降低channel）再分别于其他kenerl卷积。GoogLeNet在中间的两个Inception模块后增加了辅助分类器输出，其损失乘以权重0.3加到了总损失中，这种设计可以增强反向传播的误差信号，同时带来一定的正则化效果。
2.模型结构
上表即为GoogleNet的网络结构设计概况。作者表明我们可以灵活地根据自己所有的硬件/软件/系统等情况来选择Inception网络中各模块的使用（modules数目及其上的conv的channels数）。不必过于拘泥于它的具体实现细节，只需了解它的本质设计思想即可。
Inception v2、v3
Inception v2 和 Inception v3 来自同一篇论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》，作者提出了一系列能增加准确度和减少计算复杂度的修正方法。
1.核心思想
1.1 Batch Normalization（BN层应用）
首次应用BN层，减少internal covariate shift 。internal covariate shift（ICS）使得每层输入不再是独立同分布。这就造成，上一层数据需要适应新的输入分布，数据输入激活函数时，会落入饱和区，使得学习效率过低，甚至梯度消失。
如下图，sigmoid函数，由于CNN层数多，ICS会使激活输入分布偏移，导致大部分输入落入饱和区，使得这部分的梯度出现衰减甚至消失。而BN就是通过归一化手段，将每层输入强行拉回均值0方差为1的标准正态分布，这样使得激活输入值分布在非线性函数梯度敏感区域，从而避免梯度消失问题，大大加快训练速度。
但是，归一化后，激活输入值均被分布于-1~1之间，这会导致非线性程度降低，夸张一点说，其实输入域的分布把原来的非线性函数转变成了线性函数。这意味着网络的表达能力下降了。因此BN为了保证非线性，对变换后的满足均值为0方差为1的x又进行了scale shift操作，即y=scale*x+shift。这两个参数通过训练获得，其实又将输入分布在标准正态分布的基础上进行了平移。其实就是为了在线性与非线性间找到平衡，让泛化能力与收敛能力最大程度的体现。
2.模型结构
大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野，但也意味着更多的参数，比如5×5卷积核参数是3×3卷积核的25/9=2.78倍。为此，作者提出可以用2个连续的3×3卷积层(stride=1)组成的小网络来代替单个的5×5卷积层，(保持感受野范围的同时又减少了参数量)，并且可以避免表达瓶颈，加深非线性表达能力。
总结来讲，用小尺度卷积级联的方式的优点有以下：
- 增大感受野，同时降低计算成本。（相比于大尺寸卷积核）
- 卷积级联附带激活函数，增加网络非线性表达能力。
此外，作者将 n×n 的卷积核尺寸分解为 1×n 和 n×1 两个卷积。例如，一个 3×3 的卷积等价于首先执行一个 1×3 的卷积再执行一个 3×1 的卷积。他们还发现这种方法在成本上要比单个 3×3 的卷积降低 33%，这一结构如下图所示：
Inception-v3比Inception-v2增加了几种处理：（1）RMSProp优化器；（2）使用了LabelSmoothing；（3）7×7卷积变成了1×7和7×1的卷积核叠加；（4）辅助分类器使用了 BatchNorm。 同时输入图像大小变成299×299。
3.label smooth：
在常见的多分类问题中，先经过softmax处理后进行交叉熵计算，原理很简单可以将计算loss理解为，为了使得网络对测试集预测的概率分布和其真实分布接近，常用的做法是使用one-hot对真实标签进行编码，作者认为这种将标签强制one-hot的方式使网络过于自信会导致过拟合，因此软化这种编码方式。
如下，qi是label smoothing后的标签，可以看到，当i=y时，qi变成了比1小的数，同时，原来qi为0的情况，都通过均值提高了。K表示label数。
Inception v4 和 Inception-ResNet-v1、 Inception-ResNet-v2
在文章中，作者设计了新的Inception-v4结构，同时结合ResNet，设计了Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2结构。文章主要提到引入Residual Block能显著加快训练速度。
Inception V4是存粹的inception结构，没有参杂残差思想。上图是inception v4提取不同特征维度的block。思想一脉相承，使用了inception多分路结构，不同的Inception模块的连接，减小了feature map，却增加了filter bank。
inception-resnet结合版本的模型结构其实就是在inception网络上加入残差。作者们在训练的过程中发现，如果通道数超过1000，那么Inception-resnet等网络都会开始变得不稳定，并且过早的就“死掉了”，即在迭代几万次之后，平均池化的前面一层就会生成很多的0值。作者们通过调低学习率，增加BN都没有任何改善。不过他们发现如果在将残差汇入之前，对残差进行缩小，可以让模型稳定训练。