Inception Network (GoogLeNet)
Сеть Inception Network, представленная Сзегеди и соавторами из Google в 2015 году и поданная на CVPR под названием GoogLeNet, представляет собой глубокую свёрточную нейронную сеть с 22 слоями, разработанную для крупномасштабного распознавания изображений. Её определяющий вклад — модуль Inception, который применяет свёртки с ядрами различных размеров параллельно и конкатенирует их выходы, позволяя сети одновременно захватывать пространственные признаки в разных масштабах без пропорционального увеличения вычислительных затрат.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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 (Остаточная сеть)Глубокое обучение↔ compare
- VGGNet (сверхглубокие свёрточные сети)Глубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →