VGGNet (वेरी डीप कन्वेन्शनल नेटवर्क्स)
VGGNet एक गहन कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे कैरेन सिमोनियन और एंड्रयू ज़िसरमैन ने ऑक्सफोर्ड के विजुअल ज्योमेट्री ग्रुप (VGG) में 2014 में प्रस्तुत किया था (ICLR 2015 में प्रकाशित)। इसने प्रदर्शित किया कि नेटवर्क की गहराई — विशेष रूप से छोटे 3x3 कन्वेन्शनल फिल्टर को स्टैक करके प्राप्त की गई — उच्च छवि-वर्गीकरण सटीकता के लिए सबसे महत्वपूर्ण कारक है, और इसके दो मानक वेरिएंट (VGG-16 और VGG-19) 2010 के दशक के मध्य तक CNN डिज़ाइन के लिए प्रमुख बेंचमार्क आर्किटेक्चर बन गए।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/vggnet
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