解释一下goolenet框架

### 回答1：

Goolenet 是Google在2015年提出的图像识别深度神经网络框架，它的主要特点是使用了残差网络（ResNet）中的“模块化”架构，并增加了一种叫做“Inception模块”的新结构。 Inception模块可以抓住图像中的某些特征，从而提高图像识别准确率。

### 回答2：
GoogleNet是由Google开发的一种深度学习框架，它主要用于图像识别任务。GoogleNet的全名为Inception-v1（Inception是GoogleNet的原始版本），在其后又发展出了Inception-v2、Inception-v3等版本。GoogleNet通过引入“Inception Module”来提高模型的效率和准确性。

GoogleNet的关键创新是“Inception Module”，它允许网络同时学习多种尺度的特征。经典的卷积网络一般使用3x3或5x5大小的卷积核，但这样会导致模型参数量增大和计算复杂度加大。为了解决这个问题，GoogleNet使用了多尺度的卷积核，即1x1、3x3和5x5的组合，通过不同卷积核的并行计算，得到了更加多样化的特征表达。此外，GoogleNet还在模型中引入了池化层和批归一化层，进一步提高了特征表达的能力。

GoogleNet的另一个亮点是引入了“全局平均池化”层。传统的卷积神经网络一般会使用全连接层进行分类，而全连接层的参数量非常大，容易导致过拟合。GoogleNet通过将最后一个卷积层的输出经过全局平均池化层后再连接到分类层，大大减少了模型的参数量，提升了模型的泛化能力。

此外，GoogleNet还通过在网络中引入了辅助分类器来缓解梯度消失的问题。这些辅助分类器位于中间层，使中间层的特征被更多地监督，提供更多的梯度信号，有助于提高模型的训练速度和泛化能力。

总的来说，GoogleNet通过引入“Inception Module”、全局平均池化和辅助分类器等创新方法，大大提高了深度学习模型的效率和准确性，并取得了在图像分类、目标检测等任务上的优异结果。