VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)
VGGNet হলো অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের ভিজ্যুয়াল জিওমেট্রি গ্রুপ (Visual Geometry Group) কর্তৃক ২০১৪ সালে প্রবর্তিত একটি গভীর কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার (প্রকাশিত ICLR 2015)। এটি প্রমাণ করে যে, শুধুমাত্র ছোট ৩x৩ কনভোল্যুশনাল ফিল্টার ব্যবহার করে নেটওয়ার্কের গভীরতা বৃদ্ধি করা চিত্র-শ্রেণিবিন্যাস নির্ভুলতার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। এর দুটি আদর্শ রূপ (VGG-16 এবং VGG-19) ২০১০-এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে CNN ডিজাইনের জন্য প্রধান বেঞ্চমার্ক আর্কিটেকচার হয়ে ওঠে।
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
- Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. arXiv:1409.1556 [cs.CV]. Published at ICLR 2015. DOI: 10.48550/arXiv.1409.1556 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/vggnet
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.
- অ্যালেক্সনেটগভীর শিখন↔ compare
- DenseNetগভীর শিখন↔ compare
- মোবাইলনেট: মোবাইলের জন্য কার্যকর কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- রেসনেট (রেসিড্যুয়াল নেটওয়ার্ক)গভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →