Machine learningCNN architectures

Rețeaua Inception (GoogLeNet)

Rețeaua Inception, introdusă de Szegedy et al. la Google în 2015 și trimisă la CVPR sub numele GoogLeNet, este o rețea neuronală convoluțională profundă de 22 de straturi, proiectată pentru recunoașterea imaginilor la scară largă. Contribuția sa definitorie este modulul Inception, care aplică convoluții cu mai multe dimensiuni de kernel în paralel și concatenează ieșirile acestora, permițând rețelei să capteze caracteristici spațiale la diferite scări simultan, fără o creștere proporțională a costului computațional.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Surse

  1. 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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateInception Network (Inception / GoogLeNet). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/deep-learning/inception-network · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026