GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型

InceptionNet是由Google团队开发的一系列深度卷积神经网络模型，其中包括Inception V1、Inception V2和Inception V3。这些模型的共同特点是使用了"Inception"模块，该模块能够同时运行多个不同大小的卷积核和池化操作，并将它们的结果拼接在一起，以提取不同尺寸和不同级别的特征。

Inception V1是最早的版本，它在网络中引入了Inception模块，并在ImageNet图像分类比赛中取得了很好的成绩。Inception V2在V1的基础上进行了改进，引入了Batch Normalization等技术，进一步提高了性能。Inception V3则进一步改进了网络架构，在V2的基础上加入了更多的Inception模块和优化策略，使得模型更加复杂和强大。