详细讲解一下Inception-ResNet-v2的创新点

Inception-ResNet-v2是谷歌公司在2016年提出的一种深度神经网络模型，它采用了Inception模块和ResNet模块相结合的方式，具有以下几个创新点：

1. Inception模块的多分支结构：Inception模块是一种多分支结构的卷积神经网络模块，可以在不增加参数量的同时增加网络的宽度和深度。Inception-ResNet-v2采用了更加复杂的Inception模块，其中包含了多个1x1、3x3和5x5的卷积核，以及最大池化操作，这样可以提高模型对不同尺度的特征的捕捉能力。

2. ResNet模块的残差连接：ResNet模块是一种采用残差连接的卷积神经网络模块，可以减轻深度神经网络中的梯度消失问题，提高模型的精度和训练速度。Inception-ResNet-v2采用了ResNet模块中的残差连接方式，使得模型可以更加深层次地提取特征。

3. 非对称卷积：Inception-ResNet-v2还引入了一种新的卷积操作，即非对称卷积。非对称卷积可以更好地处理不同方向的特征，提高模型的准确度。

4. 全局平均池化：Inception-ResNet-v2还采用了全局平均池化的方式，可以将整个特征图进行平均，得到一个全局的特征向量，从而进一步减少特征维度，提高模型的泛化能力和运算速度。

综合以上几个创新点，Inception-ResNet-v2模型可以更加准确地识别图像中的物体，同时还具有较高的计算效率和泛化能力