总体

阿尔法：AlexNet
更深：VGG、ResNet
更宽：InceptionNet
更深+更宽：InceptionResNet（Inception+Res）
更轻量级：MobileNet等，另附一篇轻量级卷积神经网络介绍

1.AlexNet

• 首次使用ReLU
• 使用了2-GPU并行结构
• 使用了归一化层（注意不是batch normalization，后续弃用）
• 使用了数据增强技术
• 两个全连接层使用了dropout：避免过拟合
• 使用了模型组合技术

2.VGGNet

• 更深（11-19层，A-E）
• 多使用3*3的卷积核
  2个3*3卷积层可以看做一层5*5的卷积层（视野域相同，2层比一层多一次非线性变换，参数降低28%）
  3个3*3卷积层可以看做一层7*7的卷积层
  小卷积核计算更少，层数更深，中间可以增加更多非线性层
• 使用了1*1的卷积层，可以看做是非线性变换（多通道信息压缩到更少通道）：降低通道数，降低参数量
• 每经过一个pooling层，通道数目翻倍
• 使用fine-tuning加速训练
• 使用多尺度输入：不同的尺度，再提取224*224，解决图像缩放问题

3.ResNet

• 更深：ResNet-34与ResNet-101、ResNet-152
• 引入残差网络，残差子结构
  不会增加参数量
  残差结构使得网络需要学习的知识更少，容易学习（知识大部分在残差中）
  残差结构使得每一层的数据分布接近，容易学习
  恒等变换解决梯度消失问题
• 去掉了全连接层（强化了卷积层）
• 每个卷积层之后增加bn层
• 更多变种：
  ResNetXt：引入分组卷积
  DenseNet：更多的跳连
  Wide-ResNet：加大网络宽度

4.InceptionNet（google）

• 增加网络宽度
  不算是分组卷积，因为通道没有分割
  一层上同时使用多种卷积核，看到各种层级的feature（从小到大的各种特征）
  不同组之间的feature不交叉计算，减少了计算量
• 去掉了全连接层（强化了卷积）
• V1（GoogleNet）、V2（使用3*3替换5*5）、V3结构（使用1*3和3*1替换3*3）、V4结构（引入残差结构）

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