第6章经典卷积网络结构进阶;目录;GoogleNet，又称为InceptionV1，是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络（CNN）架构。这一模型在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中表现优异，取得了图像分类任务的冠军。GoogleNet的设计引入了多尺度特征提取的Inception模块，通过不同尺寸的卷积核并行计算，提升了模型的计算效率和特征提取能力。

核心思想：

1）多尺度特征提取：GoogleNet通过使用不同大小的卷积核，能够从多个尺度提取图像特征，从而增强了模型的表达能力。这种多尺度的特征提取使得网络可以更好地捕捉到图像的细节和上下文信