GoogleNet是一种深度卷积神经网络(DCNN),用于图像分类和目标识别任务。它是由Google团队在2014年提出的,并在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)比赛中取得了优异的成绩。
GoogleNet的初始版本是基于Inception架构构建的。Inception架构是一种特殊的卷积神经网络架构,旨在解决传统卷积神经网络中参数量过大和计算复杂度高的问题。它通过使用多个不同尺寸的卷积核和池化操作,并将它们的输出连接在一起,从而在不同尺度上提取图像特征。
GoogleNet的初始版本具有以下特点和优势:
GoogleNet的应用场景包括图像分类、目标识别、图像检索等。它在许多计算机视觉任务中取得了优秀的性能,并成为了深度学习领域的经典模型之一。
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