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'''Inception''' | |||
'''Inception model''' | |||
'''Inception architecture''' | |||
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==Sources== | |||
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/inception-module Source : DeepAI.org ] | [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/inception-module Source : DeepAI.org ] | ||
[https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03022934/document Source : Khouloud Dahmane. ''Analyse d’images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées''. | [https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03022934/document Source : Khouloud Dahmane. ''Analyse d’images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées''. ] | ||
[https://arxiv.org/abs/1409.4842 Source: arxiv - ''Going Deeper with Convolutions''] | |||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:22
Définition
Nom propre désignant un module et une architecture particulière de réseau de neurones convolutif.
Un module Inception permet de tester plusieurs configurations de convolution avec des filtres de tailles multiples (1×1, 3×3 ou 5×5) sur le même niveau à travers des convolutions en parallèle, et ce, de façon à améliorer les performances des réseaux de neurones profonds à la fois en matière de rapidité et de précision.
Compléments
Un module Inception a été créé pour la première fois en 2014 par une équipe de Google pour l'architecture d'un réseau de neurones convolutif appelée Inception.
Français
module Inception
Inception
modèle Inception
architecture Inception
réseau Inception
Anglais
Inception module
Inception
Inception model
Inception architecture
Inception network
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Jean Benoît Morel, wiki