Video: Was ist das GoogLeNet-Modell?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
GoogLeNet ist ein vortrainiertes Modell die auf einer Teilmenge der ImageNet-Datenbank trainiert wurde, die in der ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) verwendet wird.
Was ist GoogLeNet?
GoogLeNet ist ein vortrainiertes neuronales Faltungsnetzwerk, das 22 Schichten tief ist. Sie können ein Netzwerk laden, das entweder mit den Datensätzen ImageNet [1] oder Places365 [2] [3] trainiert wurde. Das auf ImageNet trainierte Netzwerk klassifiziert Bilder in 1000 Objektkategorien, wie Tastatur, Maus, Bleistift und viele Tiere.
Was ist das Vgg-Modell? VGG ist ein konvolutionelles neuronales Netz Modell vorgeschlagen von K. Zisserman von der Universität Oxford in der Arbeit „Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition“. Die Modell erreicht 92,7 % Top-5-Testgenauigkeit in ImageNet, einem Datensatz von über 14 Millionen Bildern aus 1000 Klassen.
Zu wissen ist auch, was AlexNet und GoogLeNet sind.
AlexNet war das erste berühmte Convolutional Neural Network (CNN). Dann wurden ähnliche Netzwerke von vielen anderen verwendet. GoogleNet hat eine ganz andere Architektur als beide: Es verwendet Kombinationen von Anfangsmodulen, von denen jedes etwas Pooling, Faltungen in unterschiedlichen Maßstäben und Verkettungsoperationen umfasst.
Was ist ein Gründungsnetzwerk?
Das Papier schlägt eine neue Art von Architektur vor – GoogLeNet oder Beginn v1. Es ist im Grunde ein Convolutional Neural Netzwerk (CNN), die 27 Schichten tief ist. 1×1 Faltungsschicht vor dem Auftragen einer weiteren Schicht, die hauptsächlich zur Dimensionsreduktion verwendet wird.
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