¿Qué es el modelo de GoogLeNet?
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Video: ¿Qué es el modelo de GoogLeNet?

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Video: ImageNet y las CNN Modernas: AlexNet, GoogleNet y ResNet | Clase 9 | Curso Aprendizaje Profundo 2021 2024, Noviembre
Anonim

GoogLeNet es un preentrenado modelo que ha sido entrenado en un subconjunto de la base de datos ImageNet que se utiliza en el Desafío de reconocimiento visual a gran escala de ImageNet (ILSVRC).

Simplemente, ¿qué es GoogLeNet?

GoogLeNet es una red neuronal convolucional previamente entrenada que tiene 22 capas de profundidad. Puede cargar una red entrenada en los conjuntos de datos ImageNet [1] o Places365 [2] [3]. La red entrenada en ImageNet clasifica las imágenes en 1000 categorías de objetos, como teclado, mouse, lápiz y muchos animales.

¿Qué es el modelo Vgg? VGG es una red neuronal convolucional modelo propuesto por K. Zisserman de la Universidad de Oxford en el artículo “Redes convolucionales muy profundas para el reconocimiento de imágenes a gran escala”. los modelo logra un 92,7% de precisión de las 5 pruebas principales en ImageNet, que es un conjunto de datos de más de 14 millones de imágenes pertenecientes a 1000 clases.

También hay que saber qué es AlexNet y GoogLeNet.

AlexNet fue la primera red neuronal convolucional famosa (CNN). Luego, muchas otras personas utilizaron redes similares. GoogleNet tiene una arquitectura bastante diferente a ambas: utiliza combinaciones de módulos de inicio, cada uno de los cuales incluye algunas agrupaciones, convoluciones a diferentes escalas y operaciones de concatenación.

¿Qué es una red inicial?

El documento propone un nuevo tipo de arquitectura: GoogLeNet o Comienzo v1. Es básicamente un neural convolucional. la red (CNN) que tiene 27 capas de profundidad. Capa convolucional 1 × 1 antes de aplicar otra capa, que se utiliza principalmente para la reducción de dimensionalidad.

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