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이제 Krizhevsky et al.의 중요한 AlexNet 아키텍처를 구현해 보겠습니다. AlexNet 아키텍처를 요약 한 표는 아래 표에서 볼 수 있습니다. AlexNet 아키텍처의 표 요약입니다. 출력 볼륨 크기는 관련되는 경우 컨볼 루션 필터 크기 / 풀 크기와 함께 각 레이어에 포함됩니다. 입력 이미지가 227 × 227 × 3 픽셀로 가정되는 방식에 주목하십시오. 이것은 실제로 AlexNet의 …
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오리지널 Inception 모듈은 GoogLeNet 용으로 설계되어 ImageNet 데이터 세트 (각 입력 이미지가 224 × 224 × 3 인 것으로 가정)에서 학습하고 최첨단 정확도를 얻을 수 있습니다. 그럼에도 더 적은 네트워크 매개 변수가 필요한 더 작은 데이터 세트 (더 작은 이미지 공간 차원 포함)의 경우 Inception 모듈을 단순화 할 수 있습니다. 아래 그림의 맨 위 행은 …
더 보기 “inception_module 인공지능 딥러닝 Googlenet Inception downsample_module”
Inception 모듈의 동기에 대해 논의 했으므로 이제 그림에서 실제 모듈 자체를 살펴 보겠습니다. GoogLeNet에서 사용 된 원래 Inception 모듈. Inception 모듈은 네트워크의 동일한 모듈 내에서 1 × 1, 3 × 3 및 5 × 5 컨볼 루션을 계산하여 “다단계 특징 추출기”역할을합니다. Szegedy et al., 2014 논문 그림 활성화 함수 (ReLU)는 모든 CONV 계층 이후에 암시 …