先上Paper列表：

[v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error, http://arxiv.org/abs/1409.4842

[v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift, 4.8% test error, http://arxiv.org/abs/1502.03167

[v3] Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision, 3.5% test error, http://arxiv.org/abs/1512.00567

[v4] Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning, 3.08% test error, http://arxiv.org/abs/1602.07261

大體思路：Inception v1的網絡，將1x1，3x3，5x5的conv和3x3的pooling，stack在一起，一方面增加了網絡的width，另一方面增加了網絡對尺度的適應性；

v2的網絡在v1的基礎上，進行了改進，一方面了加入了BN層，減少了Internal Covariate Shift（內部neuron的數據分布發生變化），使每一層的輸出都規范化到一個N(0, 1)的高斯，另外一方面學習VGG用2個3x3的conv替代inception模塊中的5x5，既降低了參數數量，也加速計算；

v3一個最重要的改進是分解（Factorization），將7x7分解成兩個一維的卷積（1x7,7x1），3x3也是一樣（1x3,3x1），這樣的好處，既可以加速計算（多余的計算能力可以用來加深網絡），又可以將1個conv拆成2個conv，使得網絡深度進一步增加，增加了網絡的非線性，還有值得注意的地方是網絡輸入從224x224變為了299x299，更加精細設計了35x35/17x17/8x8的模塊；

v4研究了Inception模塊結合Residual Connection能不能有改進？發現ResNet的結構可以極大地加速訓練，同時性能也有提升，得到一個Inception-ResNet v2網絡，同時還設計了一個更深更優化的Inception v4模型，能達到與Inception-ResNet v2相媲美的性能。

更多的細節可以參考論文中的描述。