« Module Inception » : différence entre les versions


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== Français ==
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'''module Inception'''
'''module Inception'''
'''Inception'''
'''modèle Inception'''
'''architecture Inception'''
'''réseau Inception'''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''Inception module'''
'''Inception module'''


'''Inception'''
'''Inception model'''
'''Inception architecture'''
'''Inception network'''


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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Version du 18 novembre 2023 à 18:09

Définition

Dans un 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 dans 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

Source : DeepAI.org

Source : Khouloud Dahmane. Analyse d’images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes. Université Clermont Auvergne, 2020. Français. ffNNT : 2020CLFAC020. tel-03022934f

Source: arxiv - Going Deeper with Convolutions