Inception-verkko (GoogLeNet)
Inception Network, jonka Szegedy et al. esitteli Googlen palveluksessa vuonna 2015 ja toimitti CVPR-konferenssiin nimellä GoogLeNet, on 22 kerroksen syvä konvoluutioneuroverkko, joka on suunniteltu laajamittaiseen kuvantunnistukseen. Sen määrittävä innovaatio on Inception-moduuli, joka soveltaa rinnakkain useita eri kokoisia kerneliä ja yhdistää niiden ulostulot. Tämä mahdollistaa verkon samanaikaisen spatiaalisten piirteiden sieppaamisen eri mittakaavoissa ilman laskennallisen kustannuksen suhteellista kasvua.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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 (Residual Network)Syväoppiminen↔ compare
- VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Syväoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →