请改写以下段落让其更有逻辑、重点突出：GoogleNet是谷歌在2014年提出的一种深度神经网络模型也称为Inception V1。它是由谷歌研究团队开发的旨在解决传统的深度神经网络模型在计算量、参数量和准确率上的问题。 GoogleNet的主要特点是采用了Inception模块该模块可以在不增加计算量的情况下增加网络的深度和宽度。Inception模块的基本思想是在同一层次上使用多种卷积核进行

谷歌于2014年提出的深度神经网络模型GoogleNet，又称为Inception V1。它解决了传统深度神经网络模型在计算量、参数量和准确率上的问题。GoogleNet的主要特点是采用了Inception模块，该模块可以在不增加计算量的情况下，增加网络的深度和宽度。Inception模块通过在同一层次上使用多种卷积核进行卷积操作，得到多个特征图，并通过池化和卷积操作将这些特征图合并在一起，从而得到更加丰富的特征表示。GoogleNet还采用了1x1卷积核来降低网络的计算量和参数量，用于降维和升维操作，从而减少计算量和参数量。在ImageNet数据集上，GoogleNet准确率达到了74.8%，成为当时最好的结果。其成功的经验也启发了后来的一系列网络模型的发展，如ResNet、Inception V2、Inception V3等。