Inception V2 是 Google 提出的一种改进版的 Inception 模型，通过模块化设计和网络结构优化显著提升了图像分类性能。以下为关键信息概览：
核心特点
✅ 改进的卷积结构：采用因子分解卷积（Factorized Convolution）减少参数量
✅ 残差连接：引入残差块（Residual Block）缓解梯度消失问题
✅ 批量归一化：提升训练稳定性与收敛速度
应用场景
🌐 适用于大规模图像识别任务
🌐 可用于目标检测、图像分割等计算机视觉领域
🌐 作为深度学习模型优化的经典案例
扩展阅读
如需深入了解 Inception 系列模型演进，可参考：
Inception 模型发展史
本模型在 ImageNet 数据集上取得了 82.78% 的准确率，是深度学习领域的重要里程碑。