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Inception Network/证据
方法证据记录

Inception Network

The Inception Network, introduced by Szegedy et al. at Google in 2015 and submitted to CVPR under the name GoogLeNet, is a 22-layer deep convolutional neural network designed for large-scale image recognition. Its defining contribution is the Inception module, which applies convolutions of multiple kernel sizes in parallel and concatenates their outputs, enabling the network to capture spatial features at different scales simultaneously without a proportional increase in computational cost.

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源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Inception / GoogLeNet
分类方法记录 · ml-model / deep-learning
  • 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
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从方法图中生成,显示为机器建议的关系 — 不推断任何证据声明。

Same method familyResNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVGGNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

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来源

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