GoogleNet（Inception v1）是2014年ImageNet竞赛中取得突破的深度卷积神经网络模型，由Google团队提出。其核心创新在于引入了多尺度特征融合与网络模块化设计，显著提升了图像分类性能。
模型结构亮点 📊
- Inception模块
通过并行卷积核（1×1, 3×3, 5×5）提取多尺度特征，再通过1x1卷积降维，减少计算量 - 全局平均池化（Global Average Pooling）
替代全连接层，降低过拟合风险，提升模型泛化能力
关键技术贡献 🚀
- 提出跨尺度特征整合策略，解决传统CNN多尺度处理的效率问题
- 引入批量归一化（Batch Normalization），加速训练过程
- 通过
network_depth控制模型复杂度，实现性能与效率的平衡
应用场景 🌐
- 图像分类：在ImageNet数据集上达到84.8%的Top-5准确率
- 目标检测：作为R-CNN等模型的骨干网络
- 迁移学习：预训练权重广泛应用于CV领域
扩展阅读 🔍
如需深入了解Inception系列演进，可参考：
Inception_v2 | Inception_v3 | ResNet详解