Vi föreslår en djup konvolutionell neurala nätverk arkitektur kodnamnet Inception som uppnår den nya state of the art för klassificering och detektion i Im-ageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC14). Huvudkännetecknet för denna arkitektur är det förbättrade utnyttjandet av datorresurserna inom nätverket. Genom en noggrant utformad design, ökade vi djupet och bredden på nätverket samtidigt som beräkningsbudgeten konstant. För att optimera kvaliteten baserades de arkitektoniska besluten på hebbianprincipen och intuitionen i flerskalig bearbetning. En särskild inkarnation som används i vår underkastelse för ILSVRC14 kallas GoogLeNet, ett 22 lager djupt nätverk, vars kvalitet bedöms i samband med klassificering och detektion. 1 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Baserat på Inception även känd som GoogLeNet REF, är baserad på hebbian principen och intuitionen av flerskalig bearbetning för att öka djupet och bredden på ett nätverk.
Going deeper with convolutions
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}