googlenet v4 结构

GoogleNet V4是Google公司所提出的一种深度卷积神经网络结构，它是在原有的GoogleNet V3的基础上不断优化和改进的，被视为当前业界的顶尖模型之一。GoogleNet V4主要的改进是在模型结构方面，主要是为了提高模型的精度，并且大大降低了模型的计算量，同时保持比较高的运行速度。

相比于GoogleNet V3，GoogleNet V4的最大改进点在于引入了Stem Block和Reduction Block，分别用于提取特征和进行降维，从而让最后的分类器更加容易进行分类。在网络结构方面，GoogleNet V4使用了很多基于Inception的块来构建整个神经网络，这些块包括基础块、Inception-A块、Inception-B块、Inception-C块等，其中Inception-C块是GoogleNet V4中最复杂的部分。此外，GoogleNet V4还采用了类似于ResNet的残差块结构，更好地解决了深度网络难以训练的问题。

总的来说，GoogleNet V4是Google公司在深度卷积神经网络领域的杰出成果之一，它的结构和设计从多个方面考虑了网络的效率、精度和速度等因素，成为了目前最先进且性能最好的分类器之一。