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Inception V1/GoogLeNet：Going deeper with convolutions（开始剑走偏锋，提出一些非常规的分解、并行模块，Inception架构的基础）；
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Inception-V4, Inception-ResNet：Inception-V4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning（纯Inception block、结合ResNet和Inception）；
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MobileNets系列：
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MLP-Mixer：MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision；
ConvMixer：ConvMixer：Patches Are All You Need（ 证明 ViT 性能主要归因于使用Patchs作为输入表示的假设）；
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