რა არის GoogLeNet მოდელი?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

GoogLeNet არის წინასწარ გაწვრთნილი მოდელი რომელიც გაიარა ტრენინგი ImageNet მონაცემთა ბაზის ქვეჯგუფზე, რომელიც გამოიყენება ImageNet ფართომასშტაბიანი ვიზუალური ამოცნობის გამოწვევაში (ILSVRC).

უბრალოდ, რა არის GoogLeNet?

GoogLeNet არის წინასწარ გაწვრთნილი კონვოლუციური ნერვული ქსელი, რომელიც 22 ფენის სიღრმეშია. თქვენ შეგიძლიათ ჩატვირთოთ ქსელი, რომელიც მომზადებულია ImageNet [1] ან Places365 [2] [3] მონაცემთა ნაკრებებზე. ImageNet-ზე გაწვრთნილი ქსელი ანაწილებს სურათებს 1000 ობიექტის კატეგორიად, როგორიცაა კლავიატურა, მაუსი, ფანქარი და მრავალი ცხოველი.

რა არის Vgg მოდელი? VGG არის კონვოლუციური ნერვული ქსელი მოდელი შემოთავაზებული K. Zisserman-ის მიერ ოქსფორდის უნივერსიტეტიდან ნაშრომში „ძალიან ღრმა კონვოლუციური ქსელები დიდი მასშტაბის გამოსახულების ამოცნობისთვის“. The მოდელი აღწევს 92,7% ტოპ-5 ტესტის სიზუსტეს ImageNet-ში, რომელიც წარმოადგენს 14 მილიონზე მეტი სურათის მონაცემთა ნაკრებს, რომლებიც მიეკუთვნება 1000 კლასს.

ასევე იცოდეთ, რა არის AlexNet და GoogLeNet?

ალექსნეტი იყო პირველი ცნობილი კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN). შემდეგ, მსგავსი ქსელები გამოიყენეს ბევრმა სხვამ. GoogleNet აქვს საკმაოდ განსხვავებული არქიტექტურა, ვიდრე ორივე: იგი იყენებს საწყისი მოდულების კომბინაციებს, რომელთაგან თითოეული მოიცავს რამდენიმე გაერთიანებას, კონვოლუციას სხვადასხვა მასშტაბებში და შეერთების ოპერაციებს.

რა არის საწყისი ქსელი?

ნაშრომი გვთავაზობს არქიტექტურის ახალ ტიპს - GoogLeNet ან დასაწყისი v1. ეს ძირითადად კონვოლუციური ნერვულია ქსელი (CNN) რომელიც 27 ფენის სიღრმეა. 1×1 კონვოლუციური ფენა სხვა ფენის გამოყენებამდე, რომელიც ძირითადად გამოიყენება განზომილების შესამცირებლად.