인셉션v3

Inceptionv3

인셉션 v3는[1][2] 이미지 분석과 물체 감지를 돕기 위한 경련 신경망으로, 구글넷의 모듈로 출발했다.구글의 인셉션 콘볼루션 뉴럴 네트워크(Inceptional Convolutional Neural Network)의 세 번째 판으로, 원래 ImageNet 인식 챌린지 때 도입되었다.Inceptionv3의 설계는 더 깊은 네트워크를 가능하게 하는 동시에 파라미터의 수가 너무 커지는 것을 방지하기 위한 것이었다. 알렉스넷의 경우 6천만개에 비해 "2천5백만개 미만의 파라미터"를 가지고 있다.[1]

ImageNet이 분류된 시각적 객체의 데이터베이스라고 생각할 수 있듯이, 인셉션은 컴퓨터 비전의 세계에서 객체의[3] 분류를 돕는다.Inceptionv3 아키텍처는 ImageNet의 "사전 교육"을 자주 사용하는 많은 다른 애플리케이션에서 재사용되었다.백혈병 연구에 도움이 되는 생명과학 분야에서도 그러한 용도가 있다.[4]

크리스토퍼 놀란의 인셉션 영화의 한 구절을 인용하여, 인기 있는 인터넷 밈(Inception)이 입소문을 타면서 원래 이름(Inception)은 이렇게 부르게 되었다.[1]

참조

  1. ^ a b c Szegedy, Christian (2015). "Going deeper with convolutions" (PDF). CVPR2015.
  2. ^ Tang (May 2018). Intelligent Mobile Projects with TensorFlow. Packt Publishing. pp. Chapter 2. ISBN 9781788834544.
  3. ^ Karim and Zaccone (March 2018). Deep Learning with TensorFlow. Packt Publishing. pp. Chapter 4. ISBN 9781788831109.
  4. ^ Milton-Barker, Adam. "Inception V3 Deep Convolutional Architecture For Classifying Acute Myeloid/Lymphoblastic Leukemia". intel.com. Intel. Retrieved 2 February 2019.


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