请比较一下googlenet和vgg

GoogleNet和VGG都是深度卷积神经网络，但它们的结构和特点略有不同。

GoogleNet采用了Inception模块来提高网络的深度和宽度。Inception模块包含多个不同大小的卷积核，分别处理输入，并将它们的输出连接在一起。这种结构可以同时提高网络的特征提取能力和计算效率。此外，GoogleNet还使用了1x1的卷积核来降低计算复杂度和减少特征图的通道数，并采用了平均池化层来缩小特征图的尺寸。

VGG网络则采用了固定的卷积核大小（3x3）和深度，其网络结构比较简单明了，可以很好地学习图像的特征。VGG网络的主要特点是网络深度，它通过多次堆叠卷积层和池化层来增加网络深度。然而，这也导致了计算复杂度和内存消耗的增加。

总的来说，GoogleNet和VGG都是有效的深度卷积神经网络，它们的结构特点不同，可以根据具体的任务和数据集选择适合的网络结构。