介绍一下googlenet的inception1

GoogleNet是Google团队在2014年提出的一个深度神经网络架构，也被称为Inception v1。其中的Inception模块是GoogleNet的核心组成部分，它是一种多通道的卷积神经网络模块，能够同时使用不同大小的卷积核进行卷积操作，并将结果进行拼接，从而提高了网络的准确率。

Inception v1有多个Inception模块，其中第一个Inception模块被称为Inception(3a)，它接受输入的大小为224x224x3的图像，经过一系列的卷积、池化、归一化等操作后，输出为28x28x256的特征图。

具体来说，Inception(3a)模块由四个分支构成，分别采用大小为1x1、3x3、5x5的卷积核以及3x3的最大池化操作。其中1x1卷积核主要用于降低维度，提高计算效率；3x3和5x5卷积核提供了不同尺度上的信息，可以更好地捕捉图像的特征；3x3最大池化则可以进一步提取较为显著的特征。最后，四个分支的输出特征图在通道维度上进行拼接，得到28x28x256的特征图作为下一层的输入。

通过这种Inception模块的设计，GoogleNet可以在不增加网络参数的情况下提高准确率，从而在2014年的ImageNet大规模视觉识别比赛中获得了当时最佳的成绩。