GoogleNet

2014年Google团队提出，参数量约为VGGNet的1/20

亮点

引入了Inception结构，融合不同尺度的特征信息

使用$1\times1$的卷积核进行降维以及映射处理

添加两个辅助分类器帮助训练

丢弃全连接层，使用平均池化层，大大减少模型参数

网络结构