VGGNet (רשתות קונבולוציה עמוקות מאוד)
VGGNet היא ארכיטקטורת רשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה שהוצגה על ידי קארן סימוניאן ואנדרו זיסרמן בקבוצת הגיאומטריה הוויזואלית (Visual Geometry Group), אוקספורד, בשנת 2014 (פורסם ב-ICLR 2015). היא הדגימה כי עומק הרשת — שהושג באופן בלעדי באמצעות ערימת מסנני קונבולוציה קטנים בגודל 3x3 — הוא הגורם הקריטי ביותר לדיוק גבוה בסיווג תמונות, ושני הווריאנטים הקנוניים שלה (VGG-16 ו-VGG-19) הפכו לארכיטקטורות הייחוס הדומיננטיות לעיצוב CNN לאורך אמצע שנות ה-2010.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- אלכס-נטלמידה עמוקה↔ compare
- DenseNetלמידה עמוקה↔ compare
- MobileNet: רשתות קונבולוציה יעילות למחשוב ראייה ניידלמידה עמוקה↔ compare
- ResNet (רשת שיורית)למידה עמוקה↔ compare