GoogLeNet 模型介绍：Inception 结构与高效性能

GoogLeNet 是一种深度卷积神经网络，由 Google 在 2014 年提出，是 ILSVRC 2014 挑战赛的冠军模型。它的特点是使用了 Inception 结构，通过将不同大小的卷积核和池化层组合在一起来提高网络的效率和准确性。GoogLeNet 具有 22 层，其中包括 9 个 Inception 模块，每个模块包含多个不同大小的卷积核和池化层，并使用 1x1 卷积来减少特征图的维度。GoogLeNet 还使用了全局平均池化来替代全连接层，减少了参数数量和过拟合的风险。GoogLeNet 在 ImageNet 上取得了很好的性能，并且在计算复杂度上比 VGGNet 更加高效。