Inception Network (GoogLeNet)
গুগল-এর Szegedy et al. ২০১৫ সালে CVPR-এ GoogLeNet নামে জমা দেওয়া Inception Network হল একটি ২২-স্তর বিশিষ্ট গভীর কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা বৃহৎ-মাপের চিত্র শনাক্তকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর প্রধান অবদান হল Inception মডিউল, যা বিভিন্ন আকারের কার্নেল ব্যবহার করে সমান্তরালভাবে কনভোল্যুশন প্রয়োগ করে এবং তাদের আউটপুটগুলিকে সংযুক্ত করে। এটি নেটওয়ার্ককে গণনামূলক ব্যয় আনুপাতিকভাবে বৃদ্ধি না করেই বিভিন্ন স্কেলে স্থানিক বৈশিষ্ট্যগুলি একই সাথে ধরতে সক্ষম করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Szegedy, C., et al. (2015). Going deeper with convolutions. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1–9. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298594 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/inception-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- রেসনেট (রেসিড্যুয়াল নেটওয়ার্ক)গভীর শিখন↔ compare
- VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)গভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →