Hvad er GoogLeNet-modellen?
Hvad er GoogLeNet-modellen?

Video: Hvad er GoogLeNet-modellen?

Video: Hvad er GoogLeNet-modellen?
Video: Lecture 41 : GoogleNet 2024, November
Anonim

GoogleLeNet er foruddannet model der er blevet trænet i en delmængde af ImageNet-databasen, som bruges i ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).

Simpelthen, hvad er GoogLeNet?

GoogleLeNet er et fortrænet konvolutionelt neuralt netværk, der er 22 lag dybt. Du kan indlæse et netværk trænet på enten ImageNet [1] eller Places365 [2] [3] datasættene. Det netværk, der trænes på ImageNet, klassificerer billeder i 1000 objektkategorier, såsom tastatur, mus, blyant og mange dyr.

hvad er Vgg model? VGG er et foldet neuralt netværk model foreslået af K. Zisserman fra University of Oxford i papiret "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition". Det model opnår 92,7 % top-5-testnøjagtighed i ImageNet, som er et datasæt med over 14 millioner billeder, der tilhører 1000 klasser.

Også at vide er, hvad er AlexNet og GoogLeNet?

AlexNet var det første berømte konvolutionelle neurale netværk (CNN). Så blev lignende netværk brugt af mange andre. GoogleNet har en helt anden arkitektur end begge: den bruger kombinationer af begyndelsesmoduler, som hver inkluderer nogle pooling, foldninger i forskellige skalaer og sammenkædningsoperationer.

Hvad er et startnetværk?

Papiret foreslår en ny type arkitektur – GoogLeNet eller Begyndelse v1. Det er dybest set en konvolutionel neural netværk (CNN), som er 27 lag dyb. 1×1 foldningslag før påføring af endnu et lag, som hovedsageligt bruges til dimensionsreduktion.

Anbefalede: