« Module Inception » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:22

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

Source : DeepAI.org

Source : Khouloud Dahmane. Analyse d’images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées.

Source: arxiv - Going Deeper with Convolutions

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-==en construction==
+== Définition ==
+Nom propre désignant un module et une architecture particulière de [[réseau de neurones convolutif]].
-== Définition ==
+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.
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+==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 ==
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+'''module Inception'''
+'''Inception'''
+'''modèle Inception'''
+'''architecture Inception'''
+'''réseau Inception'''
 == Anglais ==
-''' Inception Module '''
+'''Inception module'''
+'''Inception'''
-Inception Modules are used in Convolutional Neural Networks to allow for more efficient computation and deeper Networks through a dimensionality reduction with stacked 1×1 convolutions. The modules were designed to solve the problem of computational expense, as well as overfitting, among other issues. The solution, in short, is to take multiple kernel filter sizes within the CNN, and rather than stacking them sequentially, ordering them to operate on the same level.
+'''Inception model'''
+'''Inception architecture'''
-<small>
+'''Inception network'''
+==Sources==
 [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/inception-module  Source : DeepAI.org ]
-[[Catégorie: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://arxiv.org/abs/1409.4842 Source: arxiv - ''Going Deeper with Convolutions'']
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]