· 2015
Konvolüsyonlarla daha derine inmek
Going deeper with convolutions
- 46.948atıf
- 2015yıl
Kısa özet
Inception kod adlı yeni bir derin evrişimli sinir ağı mimarisi, ILSVRC14 yarışmasında görüntü sınıflandırma ve tespit alanında yeni bir en iyi performansı elde etti.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Derin evrişimli sinir ağları için Inception mimarisi tanıtıldı.
- ImageNet ILSVRC14 sınıflandırma ve tespitinde yeni en iyi sonuçlar elde edildi.
- Ağ derinliği ve genişliği artırılarak hesaplama kaynaklarının kullanımı iyileştirildi.
- Mimari kararlar Hebbian prensipleri ve çok ölçekli işlemeyle bilgilendirildi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the new state of the art for classification and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing resources inside the network. By a carefully crafted design, we increased the depth and width of the network while keeping the computational budget constant. To optimize quality, the architectural decisions were based on the Hebbian principle and the intuition of multi-scale processing. One particular incarnation used in our submission for ILSVRC14 is called GoogLeNet, a 22 layers deep network, the quality of which is assessed in the context of classification and detection.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science