Inception hálózat (GoogLeNet)
Az Inception hálózatot, amelyet Szegedy és munkatársai a Google-nál publikáltak 2015-ben, és GoogLeNet néven a CVPR-nek nyújtottak be, egy 22 réteg mély konvolúciós neurális hálózat, amelyet nagyméretű képek felismerésére terveztek. Meghatározó hozzájárulása az Inception modul, amely párhuzamosan alkalmaz különböző kernelméretű konvolúciókat, és összefűzi a kimeneteiket, lehetővé téve a hálózat számára, hogy egyszerre rögzítse a térbeli jellemzőket különböző skálákon, anélkül, hogy arányosan növelné a számítási költséget.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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)Mélytanulás↔ compare
- VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Mélytanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →