Síť Inception (GoogLeNet)
Síť Inception, představená Szegedy et al. ve společnosti Google v roce 2015 a podaná na konferenci CVPR pod názvem GoogLeNet, je 22vrstvá hluboká konvoluční neuronová síť navržená pro rozsáhlou rozpoznávání obrazu. Jejím definujícím přínosem je modul Inception, který paralelně aplikuje konvoluce s různými velikostmi jader a spojuje jejich výstupy, což síti umožňuje zachytit prostorové rysy v různých měřítkách současně bez proporcionálního nárůstu výpočetních nákladů.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- ResNet (reziduální síť)Hluboké učení↔ compare
- VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Hluboké učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →