Inception Network (GoogLeNet)
Inception Network ซึ่งเปิดตัวโดย Szegedy และคณะที่ Google ในปี 2015 และส่งเข้าประกวด CVPR ในชื่อ GoogLeNet เป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (convolutional neural network) ที่มีความลึก 22 ชั้น ออกแบบมาสำหรับการรู้จำภาพขนาดใหญ่ องค์ประกอบที่สำคัญคือ Inception module ซึ่งใช้การสังวัตนาการ (convolutions) ที่มีขนาดเคอร์เนล (kernel) หลายขนาดพร้อมกัน และเชื่อมต่อผลลัพธ์เข้าด้วยกัน ทำให้โครงข่ายสามารถจับลักษณะเชิงพื้นที่ (spatial features) ในระดับที่แตกต่างกันไปพร้อมๆ กัน โดยไม่เพิ่มต้นทุนการคำนวณตามสัดส่วน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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 (เครือข่ายส่วนที่เหลือ)การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- VGGNet (เครือข่ายประสาทคอนโวลูชันแบบลึกมาก)การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare