GooLeNet V1，GooLeNet V2，GooLeNet V3，GooLeNet V4各自的特点与联系

GooLeNet V1，GooLeNet V2，GooLeNet V3，GooLeNet V4是一系列的卷积神经网络架构，由Google公司提出，用于图像分类任务。它们各自有一些特点和联系。

1. GooLeNet V1（也称为Inception V1）于2014年提出。它首次引入了"Inception模块"的概念，该模块使用多个不同大小的卷积核和池化操作，并将它们的输出拼接在一起，以提取多尺度的特征。GooLeNet V1具有较深的网络结构（22层），有效地解决了梯度消失问题，并在ILSVRC 2014图像分类挑战中取得了较好的性能。

2. GooLeNet V2（也称为Inception V2）于2015年提出。它在GooLeNet V1的基础上进行了改进，主要包括：引入了Batch Normalization层以加速网络收敛；使用更小的卷积核和更深的网络结构，以增加网络的非线性能力；使用"Inception-ResNet"模块来解决网络深度增加导致的性能下降问题。GooLeNet V2在ILSVRC 2015图像分类挑战中取得了更好的性能。

3. GooLeNet V3（也称为Inception V3）于2015年提出。它在GooLeNet V2的基础上进一步改进，主要包括：引入了更加复杂的Inception模块（如分解卷积、并行卷积等）以提高特征提取能力；引入了RMSprop优化器和辅助分类器来加速网络训练；增加了网络的深度和宽度以提高性能。GooLeNet V3在ILSVRC 2016图像分类挑战中取得了更好的性能。

4. GooLeNet V4（也称为Inception V4）于2016年提出。它是在GooLeNet V3的基础上进一步改进的，主要包括：使用更加复杂的Inception模块（如分解卷积、并行卷积等）以提高特征提取能力；使用更深的网络结构和更大的mini-batch大小以提高性能；引入了"Stem模块"和"Reduction模块"以增加网络的非线性能力和减少特征图的尺寸。GooLeNet V4在ILSVRC 2017图像分类挑战中取得了更好的性能。

总的来说，GooLeNet系列模型通过引入多尺度、多通道的Inception模块，以及其他一些改进策略，极大地提高了图像分类任务的性能。每个版本都在前一个版本的基础上进行了改进和优化，取得了显著的效果提升。