googlenet architecture

Mempelajari tentang fitur dan metode GoogLeNet, sebuah arsitektur jaringan syaraf konvulsi mendalam (CNN) yang diusulkan oleh Google pada tahun 2014. Ia menggunakan konvolusi 1×1, penggumpalan rata-rata global (global average pooling), modul inisiasi, dan klasifikasi tambahan untuk menciptakan jaringan yang lebih dalam dan efisien. Lihatlah detail arsitektur lapisan demi lapisan dan hasil GoogLeNet. Arsitektur GoogLeNet terdiri dari 22 lapisan (27 lapisan termasuk lapisan penggumpalan), dan sebagian dari lapisan ini adalah total 9 modul inisiasi (gambar 4). Tabel di bawah ini menggambarkan arsitektur GoogLeNet tradisional. Silakan periksa tabel sebelum membaca lebih lanjut tentang karakteristik dan fitur tabel. GoogLeNet adalah jenis jaringan syaraf konvulsi yang menggunakan modul Inception untuk memilih antara beberapa ukuran filter dalam setiap blok. Ini adalah arsitektur terbaru untuk klasifikasi gambar, deteksi objek, kuantisasi, dan tugas lainnya. Lihatlah makalah, kode, dan hasil GoogLeNet pada Papers with Code. Pelajari tentang sejarah, arsitektur, dan hasil dari GoogleNet, model pembelajaran mendalam yang populer untuk pengenalan gambar. Bandingkan dengan Alexnet dan VGG16, dua model lain yang telah menentukan bidang dan mengubah kemampuan kami untuk menangani masalah yang krusial. Pelajari cara memuat, melatih, dan menggunakan GoogLeNet, sebuah jaringan syaraf konvulsi 22 lapisan yang mengklasifikasikan gambar ke dalam 1000 atau 365 kategori objek. Lihatlah sintaks, argumen masukan dan keluaran, contoh, dan referensi dari fungsi ini dalam MATLAB. makalah ini memperkenalkan arsitektur jaringan syaraf konvulsi mendalam yang disebut GoogLeNet, yang digunakan untuk mencapai teknologi mutakhir untuk klasifikasi dan deteksi dalam ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014. Makalah ini menjelaskan desain dan optimasi GoogLeNet, dan membandingkan kinerjanya dengan model lain dalam konteks tugas visi komputer. Untuk mengoptimalkan kualitas, keputusan arsitektur didasarkan pada prinsip Hebbian dan intuisi pengolahan multi-skala. Inkarnasi khusus yang digunakan dalam pengiriman kami untuk ILSVRC14 disebut GoogLeNet, jaringan 22 lapisan dalam kedalaman, kualitasnya dinilai dalam menjaga anggaran komputasi tetap. Arsitektur model GoogleNet memiliki 22 Lapisan Parametris (Parameterized Layers) dalam arsitektur Google Net; ini adalah Lapisan Konvolusi dan Lapisan Terhubung Penuh (Fully-Connected Layers); jika kita menyertakan lapisan non-parameterized seperti Max-Pooling, maka ada total 27 lapisan dalam Model GoogleNet. Perbedaan utama dalam arsitektur ini adalah ia tidak menggunakan lapisan padat ganda tetapi sebaliknya menggunakan lapisan penggumpalan dengan filter kecil. Arsitektur model GoogLeNet (Inception v1) diambil dari Going Deeper with Convolutions. Argumen masukan dan keluaran, contoh, dan referensi dari fungsi ini tersedia di MATLAB.