摘要
我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构，并在分类和检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计，我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优化质量，架构的设计以赫布理论和多尺度处理直觉为基础。我们在ILSVRC14提交中应用的一个特例被称为GoogLeNet，一个22层的深度网络，其质量在分类和检测的背景下进行了评估。
1 引言
过去三年中，由于深度学习和卷积网络的发展[10]，我们的目标分类和检测能力得到了显著提高。一个令人鼓舞的消息是，大部分的进步不仅仅是更强大硬件、更大数据集、更大模型的结果，而主要是新的想法、算法和网络结构改进的结果。例如
