传统CNN包含卷积层、全连接层等组件，并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失函数，一个典型的卷积神经网络如图6所示，我们先介绍用来构造CNN的常见组件。
l 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层的特征，发掘出图片局部关联性质和空间不变性质。
l 池化层(pooling layer): 执行降采样操作。通过取卷积输出特征图中局部区块的最大值(max-pooling)或者均值(avg-pooling)。降采样也是图像处理中常见的一种操作，可以过滤掉一些不重要的高频信息。
l 全连接层(fully-connected layer，或者fc layer): 输入层到隐藏层的神经元是全部连接的。
l 非线性变化: 卷积层、全连接层后面一般都会接非线性变化函数，例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力，在CNN里最常使用的为ReLu激活函数。
l Dropout: 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作，提高网络的泛化能力，一定程度上防止过拟合。
另外，在训练过程中由于每层参数不断更新，会导致下一次输入分布发生变化，这样导致训练过程需要精心设计超参数。如2015年Sergey Ioffe和Christian Szegedy提出了Batch Normalization (BN)算法 中，每个batch对网络中的每一层特征都做归一化，使得每层分布相对稳定。BN算法不仅起到一定的正则作用，而且弱化了一些超参数的设计。
经过实验证明，BN算法加速了模型收敛过程，在后来较深的模型中被广泛使用。
2、VGG牛津大学VGG(Visual Geometry Group)组在2014年ILSVRC提出的模型被称作VGG模型。该模型相比以往模型进一步加宽和加深了网络结构，它的核心是五组卷积操作，每两组之间做Max-Pooling空间降维。同一组内采用多次连续的3X3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增多到最深组的512，同一组内的卷积核数目是一样的。卷积之后接两层全连接层，之后是分类层。
由于每组内卷积层的不同，有11、13、16、19层这几种模型，下图展示一个16层的网络结构。VGG模型结构相对简洁，提出之后也有很多文章基于此模型进行研究，如在ImageNet上首次公开超过人眼识别的模型就是借鉴VGG模型的结构。
GoogLeNet 在2014年ILSVRC的获得了冠军，在介绍该模型之前我们先来了解NIN(Network in Network)模型和Inception模块，因为GoogLeNet模型由多组Inception模块组成，模型设计借鉴了NIN的一些思想。
NIN模型主要有两个特点：
1.引入了多层感知卷积网络(Multi-Layer Perceptron Convolution, MLPconv)代替一层线性卷积网络。MLPconv是一个微小的多层卷积网络，即在线性卷积后面增加若干层1x1的卷积，这样可以提取出高度非线性特征。
2.传统的CNN最后几层一般都是全连接层，参数较多。而NIN模型设计最后一层卷积层包含类别维度大小的特征图，然后采用全局均值池化(Avg-Pooling)替代全连接层，得到类别维度大小的向量，再进行分类。这种替代全连接层的方式有利于减少参数。
Inception模块如下图8所示，下图左是最简单的设计，输出是3个卷积层和一个池化层的特征拼接。这种设计的缺点是池化层不会改变特征通道数，拼接后会导致特征的通道数较大，经过几层这样的模块堆积后，通道数会越来越大，导致参数和计算量也随之增大。
为了改善这个缺点，下图右引入3个1x1卷积层进行降维，所谓的降维就是减少通道数，同时如NIN模型中提到的1x1卷积也可以修正线性特征。
GoogLeNet由多组Inception模块堆积而成。另外，在网络最后也没有采用传统的多层全连接层，而是像NIN网络一样采用了均值池化层；但与NIN不同的是，GoogLeNet在池化层后加了一个全连接层来映射类别数。