深度学习网络篇之三：GoogLeNet系列(Inception V1 V2 V3 V4)

GoogLeNet网络图：

GoogLeNet和inception关系：
GoogLeNet包含n个inception模块，根据inception（v1,v2,v3,v4）版本不同,GoogLeNet的版本也不同。因为GoogLeNet的核心模块就是inception，所以也叫inceptionNet。
InceptionV1：
最初的版本：

最终版本：

优点：1、减少参数。2、网络更深增强非线性

InceptionV2：
第一点改进：对InceptionV1继续改进成如下2种：

第二点改进：整个网络结构调整，网络包含10 Inception模块（1,2,3个模块为A模块，4,5,6,7,8模块为B模块，9,10为C模块）
A模块，用的还是原来的V1版本
B模块，用的是2个 3x3 版本
C模块，用的是1xn nx1 的版本

InceptionV3：
整个网络结构调整，网络包含11 Inception模块（1,2,3个模块为A模块，4,5,6,7,8, 9模块为B模块，10,11为C模块）
A模块，用的是2个 3x3 版本
B模块，用的是1x7 7x1 的版本
C模块，用的是1x3 3x1 的版本
如下（1x3 3x1 的版本）：

如下（1x7 7x1 的版本）：

InceptionV4：
网络结构：