VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)
VGGNet — це архітектура глибокої згорткової нейронної мережі, представлена Карен Симонян та Ендрю Зіссерманом у Visual Geometry Group Оксфордського університету у 2014 році (опублікована на ICLR 2015). Вона продемонструвала, що глибина мережі — досягнута виключно шляхом складання малих згорткових фільтрів 3x3 — є найважливішим фактором для високої точності класифікації зображень, а її два канонічні варіанти (VGG-16 та VGG-19) стали домінуючими еталонними архітектурами для дизайну CNN протягом середини 2010-х років.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- AlexNetГлибоке навчання↔ compare
- DenseNetГлибоке навчання↔ compare
- MobileNet: Ефективні згорткові нейронні мережі для мобільного зоруГлибоке навчання↔ compare
- ResNet (Residual Network)Глибоке навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →