Inception Network (GoogLeNet)
Inception Network, predstavljen od strane Szegedy et al. na Google-u 2015. godine i podnet na CVPR pod imenom GoogLeNet, je 22-slojna duboka konvoluciona neuralna mreža dizajnirana za prepoznavanje slika velikog obima. Njegov definisíući doprinos je Inception modul, koji paralelno primenjuje konvolucije više veličina kernela i spaja njihove izlaze, omogućavajući mreži da istovremeno uhvati prostorne karakteristike u različitim skalama bez proporcionalnog povećanja računarskih troškova.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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 (Rezidualna Mreža)Duboko učenje↔ compare
- VGGNet (veoma duboke konvolucione mreže)Duboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →