GoogleNet在2014年由Google团队提出，斩获当年ImageNet竞赛中Classification Task (分类任务)第一名。
网络中的亮点:
1、引入了 Inception结构( 融合不同尺度的特征信息) 2、使用1x1的卷 积核进行降维以及映射处理日 3、添加两个辅助分类器帮助训练
GoogleNet（Going deeper with convolutions）网络简单介绍（笔记）
最新推荐文章于 2025-10-31 09:07:13 发布
GoogleNet是2014年Google提出的深度学习模型，以其创新的Inception模块和降维策略赢得了ImageNet竞赛分类任务冠军。该模型通过结合不同尺度的特征信息提升性能，并使用1x1卷积进行维度压缩，减少了参数数量。此外，辅助分类器的添加有助于网络训练。最后，模型摒弃了全连接层，采用平均池化，降低了过拟合风险。本文详细介绍了GoogleNet的结构和核心特点。
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