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卷积神经网络CNN模型对比

博主2025-10-13人工智能3

ResNet（残差网络）、GoogleNet（Inception v1）和 VGG（视觉几何组网络）是2014-2015 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中诞生的经典卷积神经网络（CNN），它们分别代表了 CNN 发展的三个关键方向：“加深层数”（VGG）、“多尺度特征融合”（GoogleNet）、“解决深层梯度问题”（ResNet）。

以下从核心设计、性能指标、优缺点、适用场景四个维度进行全面对比，帮助理解三者的差异与演进逻辑。

一、核心信息概览

先通过表格快速掌握三者的基础特征：

对比维度	VGG（2014）	GoogleNet（Inception v1，2014）	ResNet（2015）
提出机构 / 作者	牛津大学 VGG 组	Google	微软亚洲研究院（He Kaiming 等）
ILSVRC 成绩	Top-5 错误率 7.3%（亚军）	Top-5 错误率 6.67%（冠军）	Top-5 错误率 3.57%（冠军，ResNet152）
核心创新	小卷积核（3×3）堆叠、加深层数	Inception 模块（多尺度卷积融合）、1×1 降维	残差连接（Residual Connection）
网络深度	16/19 层（VGG16/VGG19）	22 层（含辅助分类器）	50/101/152 层（突破 100 层）
参数量	~138M（VGG16）	~5M（仅为 VGG 的 1/27）	~25M（ResNet50）
计算量（FLOPs）	大（高冗余）	中（1×1 卷积降维优化）	中（Bottleneck 结构优化）
经典应用	特征提取（如目标检测 backbone）	轻量型场景、多尺度任务	深层模型基础（检测、分割、生成式模型）