เปรียบเทียบวิธี

	การจำแนกภาพด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN Image Classification)	เครือข่ายคอนโวลูชันแบบขยาย (Dilated CNN)
สาขาวิชา	การเรียนรู้เชิงลึก	การเรียนรู้เชิงลึก
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	2016	2016
ผู้ริเริ่ม	He, K. et al. (ResNet); Tan, M. & Le, Q.V. (EfficientNet)	van den Oord, A. et al.; Bai, S., Kolter, J.Z. & Koltun, V.
ประเภท	Deep convolutional neural network (supervised)	Deep learning (dilated 1D convolutional network)
แหล่งต้นตำรับ	He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR.	van den Oord, A. et al. (2016). WaveNet: A Generative Model for Raw Audio. arXiv.
ชื่อเรียกอื่น	CNN — Görüntü Sınıflandırma (ResNet / VGG / EfficientNet), convolutional neural network image classifier, deep image classification, ResNet / VGG / EfficientNet	Dilate Edilmiş CNN (WaveNet / TCN), WaveNet, Temporal Convolutional Network, TCN
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	CNN image classification uses deep convolutional architectures such as ResNet (He et al., 2016), VGG and EfficientNet (Tan & Le, 2019) to sort images into categories. Stacked convolutional layers learn a hierarchy of visual features directly from pixels, and skip (residual) connections prevent the vanishing-gradient problem in very deep networks.	A Dilated CNN is a one-dimensional convolutional network whose receptive field grows exponentially with depth, letting it model long-range structure in time series and audio signals. WaveNet (van den Oord et al., 2016) and the Temporal Convolutional Network of Bai, Kolter and Koltun (2018) are the prominent members of this family.