Inception Network (GoogLeNet)
Inception Network, koju su Szegedy i suradnici (2015.) predstavili na Googleu te prijavili na CVPR pod nazivom GoogLeNet, jest 22 sloja duboka konvolucijska neuralna mreža dizajnirana za prepoznavanje velikih skupova slika. Njezin ključni doprinos jest Inception modul, koji paralelno primjenjuje konvolucije različitih veličina jezgri te spaja njihove izlaze, omogućujući mreži da istovremeno hvata prostorne značajke u različitim mjerilima bez proporcionalnog povećanja računalnih troškova.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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 (rezidualna mreža)Duboko učenje↔ compare
- VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Duboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →