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这篇文章给大家介绍如何从Inception v1到Inception v4进行全解析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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下面介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 、Inception v3、Inception v4 和 Inception-ResNet。它们的计算效率与参数效率在所有卷积架构中都是顶尖的。
Inception 网络是CNN分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。
例如AlexNet，GoogleNet、 VGG-Net、ResNet等都是通过加深网络的层次和深度来提高准确率。
GoogLeNet 最大的特点就是使用了 Inception 模块，它的目的是设计一种具有优良局部拓扑结构的网络，即对输入图像并行地执行多个卷积运算或池化操作，并将所有输出结果拼接为一个非常深的特征图。因为 1*1、3*3 或 5*5 等不同的卷积运算与池化操作可以获得输入图像的不同信息，并行处理这些运算并结合所有结果将获得更好的图像表征。
Inception常见的版本有：
每个版本都是前一个版本的迭代进化。了解 Inception 网络的升级可以帮助我们构建自定义分类器，优化速度和准确率。
Inception v1首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中，作者提出一种深度卷积神经网络 Inception，它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分类和检测性能。
Inception v1的主要特点：一是挖掘了1 1卷积核的作用*，减少了参数，提升了效果；二是让模型自己来决定用多大的的卷积核。
1* 1卷积不仅可以减少神经网络的参数量，还可以压缩通道数，大大提高了计算效率。
把不同的卷积核组合在一起，不仅可以增大感受野，而且还可以提高神经网络的鲁棒性。在一层里把不同大小的卷积核叠在一起后，意味着一层里可以产生不同大小的卷积核处理之后的效果，也意味着不用人为的来选择这一层要怎么卷，这个网络自己便会学习用什么样的卷积（或池化）操作最好。
下面是卷积神经网络Inception模块的基本组成部分：
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。
将 5×5 的卷积分解为两个 3×3 的卷积运算以提升计算速度。如此可以有效地只使用约(3x3 + 3x3)/(5x5)=72%的计算开销。下图可看出此替换的有效性。
所以升级后的Inception模块如下图所示：
最左侧前一版 Inception 模块中的 5×5 卷积变成了两个 3×3 卷积的堆叠。
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。这样同样可以只使用约（1x3 + 3x1) / (3x3) = 67%的计算开销。下图是此替换的有效性。作者更进一步发挥想象，认为任一个nxn conv都可通过替换为两个分别为1xn与nx1的convs层来节省计算与内存。
更新后的Inception模块如下图所示：
此处如果 n=3，则与上一张图像一致。最左侧的 5x5 卷积可被表示为两个 3x3 卷积，它们又可以被表示为 1x3 和 3x1 卷积。
模块中的滤波器组被扩展（即变得更宽而不是更深），以解决表征性瓶颈。如果该模块没有被拓展宽度，而是变得更深，那么维度会过多减少，造成信息损失。如下图所示：
Inception v3 整合了前面 Inception v2 中提到的所有升级，还使用了：
Inception v4 和 Inception -ResNet 在同一篇论文《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》中提出来。
首先stem分支，可以直接看论文的结构图：
然后接下来它们有三个主要的Inception 模块和Reduction模块，称为 A、B 和 C（和 Inception v2 不同，这些模块确实被命名为 A、B 和 C）。它们看起来和 Inception v2（或 v3）变体非常相似。
Inception v4 引入了专用的「缩减块」（reduction block），它被用于改变网格的宽度和高度。早期的版本并没有明确使用缩减块，但也实现了其功能。
缩减块 A（从 35x35 到 17x17 的尺寸缩减）和缩减块 B（从 17x17 到 8x8 的尺寸缩减）。这里参考了论文中的相同超参数设置（V,I,k）。
直接看其网络结构：
在该论文中，作者将Inception 架构和残差连接(Residual)结合起来。并通过实验明确地证实了，结合残差连接可以显著加速 Inception 的训练。也有一些证据表明残差 Inception 网络在相近的成本下略微超过没有残差连接的 Inception 网络。作者还通过三个残差和一个 Inception v4 的模型集成，在 ImageNet 分类挑战赛的测试集上取得了 3.08% 的 top-5 误差率。
（左起）Inception ResNet 中的 Inception 模块 A、B、C。注意池化层被残差连接所替代，并在残差加运算之前有额外的 1x1 卷积。
具体Inception-resnet A、B、C各个模块网络结构详见原论文
如果卷积核的数量超过 1000，则网络架构更深层的残差单元将导致网络崩溃。因此，为了增加稳定性，作者通过 0.1 到 0.3 的比例缩放残差激活值。
激活值通过一个常数进行比例缩放，以防止网络崩溃。
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