【日积月累】 在深度学习图像识别任务中，Imagenet归一化参数对预处理至关重要。这些参数包括均值[0.485, 0.456, 0.406]和标准差[0.229, 0.224, 0.225]，用于将输入图像标准化，提高训练速度和模型泛化能力。归一化有助于减少数值不稳定性和过拟合。

【日积月累】 GoogLeNet架构示意图展示了其创新性的Inception模块，该模块通过多尺度卷积核提取多样化特征，提高了模型的特征提取能力和计算效率。在GoogLeNet中，Inception模块由多个并行分支组成，每个分支使用不同大小的卷积核进行特征提取，并在输出时将结果拼接。通过采用辅助分类器和全局平均池化层，GoogLeNet在减少参数的同时保持了较高的准确性和收敛速度，其在ImageNet竞赛中的优异表现证明了这一点。