Záznam důkazů metody

Inception Network

The Inception Network, introduced by Szegedy et al. at Google in 2015 and submitted to CVPR under the name GoogLeNet, is a 22-layer deep convolutional neural network designed for large-scale image recognition. Its defining contribution is the Inception module, which applies convolutions of multiple kernel sizes in parallel and concatenates their outputs, enabling the network to capture spatial features at different scales simultaneously without a proportional increase in computational cost.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.

Inception / GoogLeNet

Taxonomický záznam metody · ml-model / deep-learning

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

Otevřít celou metodu

Spravovaná tvrzení

Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.

Zatím žádná spravovaná tvrzení

Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.

Související metody

Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.

Same method familyResNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVGGNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.