GoogleNetv1：Going deeper with convolutions更深的卷积神经网络我们提出了一种代号为 Inception 的深度卷积神经网络架构，它负责在 2014 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC14）中为分类和检测设定新的技术水平。 该架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。 这是通过精心设计的设计实现的，该设计允许增加网络的深度和宽度，同时保持计算预算不变。 为了优化质量，架构决策基于 Hebbian 原理和多尺度处理的直觉。 我们提交的 ILSVRC14 中使用的一种特殊形式称为 GoogLeNet，这是一种 22 层深度网络，其质量是在分类和