Началоv3
Начало v3 [1] [2] — это сверточная нейронная сеть для помощи в анализе изображений и обнаружении объектов , которая возникла как модуль для GoogLeNet. Это третье издание сверточной нейронной сети Google Inception, первоначально представленное во время конкурса ImageNet Recognition Challenge. Дизайн Inceptionv3 был предназначен для обеспечения более глубоких сетей, а также для предотвращения слишком большого роста количества параметров: он имеет «менее 25 миллионов параметров» по сравнению с 60 миллионами для AlexNet . [1]
Так же, как ImageNet можно рассматривать как базу данных классифицированных визуальных объектов, Inception помогает классифицировать объекты. [3] в мире компьютерного зрения . Архитектура Inceptionv3 повторно использовалась во многих различных приложениях, часто «предварительно обученных» из ImageNet. Одним из таких применений является наука о жизни , где он помогает в исследовании лейкемии . [4]
Первоначальное название (Начало) было названо таким образом после того, как популярный интернет-мем «нам нужно пойти глубже» стал вирусным, цитируя фразу из «Начало фильма Кристофера Нолана » . [1]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б с Сегеди, Кристиан (2015). «Углубляемся в извилины» (PDF) . Квпр2015 .
- ^ Тан (май 2018 г.). Интеллектуальные мобильные проекты с TensorFlow . Пакт Паблишинг. стр. Глава 2. ISBN 9781788834544 .
- ^ Карим и Закконе (март 2018 г.). Глубокое обучение с помощью TensorFlow . Пакт Паблишинг. стр. Глава 4. ISBN 9781788831109 .
- ^ Милтон-Баркер, Адам. «Глубокая сверточная архитектура Inception V3 для классификации острого миелоидного / лимфобластного лейкоза» . intel.com . Интел . Проверено 2 февраля 2019 г.
 | Эта по информатике статья незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |