近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大突破，而GoogLeNet作为其中的佼佼者，其核心模块——Inception结构更是令人瞩目！💻

GoogLeNet的Inception V1通过引入多尺度卷积核（1x1、3x3、5x5）以及池化后的1x1卷积操作，实现了特征提取的高效性和多样性。这种设计不仅大幅提升了模型性能，还有效降低了计算成本。🔍

Inception的核心思想在于：在同一层网络中，同时采用不同大小的卷积核进行特征提取，再将结果拼接起来。这种方式能够捕获图像中的多种细节信息，无论是局部还是全局特征都能兼顾。📸

此外，为了缓解深层网络梯度消失问题，GoogLeNet还创新性地加入了辅助分类器，这不仅有助于训练初期梯度流动，还能提高最终分类精度。🎯

总之，GoogLeNet凭借其精妙的设计，在ImageNet竞赛中取得了卓越成绩，为后续的深度学习研究奠定了坚实基础！🚀