VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)
VGGNet adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional dalam yang diperkenalkan oleh Karen Simonyan dan Andrew Zisserman di Visual Geometry Group, Oxford, pada tahun 2014 (diterbitkan di ICLR 2015). VGGNet mendemonstrasikan bahwa kedalaman jaringan — yang dicapai secara eksklusif melalui penumpukan filter konvolusional kecil 3x3 — adalah faktor paling penting untuk akurasi klasifikasi gambar yang tinggi, dan dua varian kanoniknya (VGG-16 dan VGG-19) menjadi arsitektur tolok ukur dominan untuk desain CNN sepanjang pertengahan 2010-an.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- AlexNetPembelajaran Mendalam↔ compare
- DenseNetPembelajaran Mendalam↔ compare
- MobileNet: Jaringan Saraf Konvolusional Efisien untuk Visi SelulerPembelajaran Mendalam↔ compare
- ResNet (Residual Network)Pembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →