VGGNet (Rrjeti Konvolucional Shumë i Thellë)
VGGNet është një arkitekturë rrjeti nervor konvolucional i thellë e prezantuar nga Karen Simonyan dhe Andrew Zisserman në Visual Geometry Group, Oksford, në vitin 2014 (botuar në ICLR 2015). Ajo demonstroi se thellësia e rrjetit — e arritur ekskluzivisht duke vendosur filtra konvolucionalë të vegjël 3x3 — është faktori më kritik për saktësinë e lartë të klasifikimit të imazheve, dhe dy variantet e saj kanonike (VGG-16 dhe VGG-19) u bënë arkitekturat dominuese të referencës për dizajnin e CNN-ve gjatë mesit të viteve 2010.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- 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
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- AlexNetMësimi i thellë↔ compare
- DenseNetMësimi i thellë↔ compare
- MobileNet: Rrjete nervore konvolucionale efikase për vizionin mobilMësimi i thellë↔ compare
- ResNet (Rrjeti Rezidual)Mësimi i thellë↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →