Inception Network (GoogLeNet)
Inception Network, predstavený Szegedy et al. v Google v roku 2015 a prihlásený na CVPR pod názvom GoogLeNet, je 22-vrstvová hlboká konvolučná neurónová sieť navrhnutá pre rozsiahlu rozpoznávanie obrazu. Jeho definujúcim prínosom je Inception modul, ktorý paralelne aplikuje konvolúcie s viacerými veľkosťami jadier a spája ich výstupy, čím umožňuje sieti zachytiť priestorové príznaky v rôznych mierkach súčasne bez proporcionálneho zvýšenia výpočtových nákladov.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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 (reziduálna sieť)Hlboké učenie↔ compare
- VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)Hlboké učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →