GoogLeNet网络系列解读

一、Inception V1

Inception Module是GoogLeNet的核心组成单元。结构如下图：

Inception Module基本组成结构有四个成分。11卷积，33卷积，55卷积，33最大池化。最后对四个成分运算结果进行通道上组合。这就是Inception Module的核心思想。通过多个卷积核提取图像不同尺度的信息，最后进行融合，可以得到图像更好的表征。
1x1的卷积核作用
1x1卷积的主要目的是为了减少维度，还用于修正线性激活（ReLU）。比如，上一层的输出为100x100x128，经过具有256个通道的5x5卷积层之后(stride=1，pad=2)，输出数据为100x100x256，其中，卷积层的参数为128x5x5x256= 819200。而假如上一层输出先经过具有32个通道的1x1卷积层，再经过具有256个输出的5x5卷积层，那么输出数据仍为为100x100x256，但卷积参数量已经减少为128x1x1x32 + 32x5x5x256= 204800，大约减少了4倍。
GoogLeNet的网络结构如下（共22层）：

GoogLeNet网络结构明细表解析如下：
0、输入
原始输入图像为224x224x3，且都进行了零均值化的预处理操作（图像每个像素减去均值）。
1、第一层（卷积层）
使用7x7的卷积核（滑动步长2，padding为3），64通道，输出为112x112x64，卷积后进行ReLU操作
经过3x3的max pooling（步长为2），输出为((112 - 3+1)/2)+1=56，即56x56x64，再进行ReLU操作
2、第二层（卷积层）
使用3x3的卷积核（滑动步长为1，padding为1），192通道，输出为56x56x192，卷积后进行ReLU操作
经过3x3的max pooling（步长为2），输出为((56 - 3+1)/2)+1=28，即28x28x192，再进行ReLU操作
3a、第三层（Inception 3a层）
分为四个分支，采用不同尺度的卷积核来进行处理
（1）64个1x1的卷积核，然后RuLU，输出28x28x64
（2）96个1x1的卷积核，作为3x3卷积核之前的降维，变成28x28x96，然后进行ReLU计算，再进行128个3x3的卷积（padding为1），输出28x28x128
（3）16个1x1的卷积核，作为5x5卷积核之前的降维，变成28x28x16，进行ReLU计算后，再进行32个5x5的卷积（padding为2），输出28x28x32
（4）pool层，使用3x3的核（padding为1），输出28x28x192，然后进行32个1x1的卷积，输出28x28x32。将四个结果进行连接，对这四部分输出结果的第三维并联，即64+128+32+32=256，最终输出28x28x256
3b、第三层（Inception 3b层）
（1）128个1x1的卷积核，然后RuLU，输出28x28x128
（2）128个1x1的卷积核，作为3x3卷积核之前的降维，变成28x28x128，进行ReLU，再进行192个3x3的卷积（padding为1），输出28x28x192
（3）32个1x1的卷积核，作为5x5卷积核之前的降维，变成28x28x32，进行ReLU计算后，再进行96个5x5的卷积（padding为2），输出28x28x96
（4）pool层，使用3x3的核（padding为1），输出28x28x256，然后进行64个1x1的卷积，输出28x28x64。
将四个结果进行连接，对这四部分输出结果的第三维并联，即128+192+96+64=480，最终输出输出为28x28x4

二、Inception V2

Inception V2和Inception V3的改进，主要是基于V3论文中提到的四个原则：
1、避免表示瓶颈，尤其是在网络的前面。一般来说，特征图从输入到输出应该缓慢减小。
2、高维度特征在网络局部处理更加容易。考虑到更多的耦合特征，在卷积网络中增加非线性。可以让网络训练更快。
3、空间聚合可以以低维度嵌入进行，这样不会影响特征的表达能力。如，在进行大尺度卷积之前，先对输入进行降维。
4、平衡网络的宽度和深度。增加宽度和深度都会带来性能上的提升，两者同时增加带来了并行提升，但是要考虑计算资源的合理分配。
⑴ 使用BN层，将每一层的输出都规范化到一个N(0,1)的正态分布，提高网络收敛速度。
⑵ 使用2个3x3的卷积代替梯度（特征图，下同）为35x35中的5x5的卷积，这样既可以获得相同的视野(经过2个3x3卷积得到的特征图大小等于1个5x5卷积得到的特征图)，还具有更少的参数，还间接增加了网络的深度，如下图。（基于原则3）

三、Inception V3

Inception V3一个最重要的改进是分解（Factorization），将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1），3x3也是一样（1x3,3x1），这样的好处，既可以加速计算，又可以将1个卷积拆成2个卷积，使得网络深度进一步增加，增加了网络的非线性（每增加一层都要进行ReLU）。另外，网络输入从224x224变为了299x299。

四、Inception V4

Inception-v4网络，对于Inception块的每个网格大小进行了统一。
下图是Inception-v4的结构：所有图中没有标记“V”的卷积使用same的填充原则，即其输出网格与输入的尺寸正好匹配。使用“V”标记的卷积使用valid的填充原则，意即每个单元输入块全部包含在前几层中，同时输出激活图（output activation map）的网格尺寸也相应会减少。

Stem模块为：

Inception V4主要利用残差连接（Residual Connection）来改进V3结构，得到Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2，Inception-v4网络。ResNet的残差结构如下：

Inception-Resnet-v1
Inception-Resnet-v1基本模块：

1. Inception module每个分支都没有使用pooling；
2. 每个Inception module最后都使用了一个1x1的卷积（linear activation），作用是保证identity部分和Inception部分输出特征维度相同，这样才能保证两部分特征能够相加。
   Inception-Resnet-v1网络结构（左），右图为Inception-Resnet-v1的Stem模块：
   

Inception-Resnet-v2
Inception-Resnet-v2基本模块：

Inception-Resnet-v2网络结构 ：
Inception-Resnet-v2网络结构同Inception-Resnet-v1，Stem模块同Inception v4