• Buradasın

    Xception modeli nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Xception, "Extreme Inception" anlamına gelir ve derin bir evrişimli sinir ağı (CNN) modelidir 12.
    Özellikleri:
    • Mimari: Xception, 36 katmandan oluşur ve bu katmanlar giriş, orta ve çıkış akışı olarak üç ana bölüme ayrılır 12.
    • Performans: ImageNet gibi büyük veri setlerinde geleneksel modeller olan VGG16 ve ResNet'ten daha iyi performans gösterir 1.
    • Verimlilik: Hesaplama maliyetini düşürürken performansı koruyan derinlik ayrılabilir evrişimli katmanlar kullanır 14.
    • Kullanım Alanları: Görüntü sınıflandırma, tıbbi görüntüleme ve transfer öğrenme gibi alanlarda kullanılır 12.
    Sınırlamaları:
    • Donanım Gereksinimleri: Eğitim için yüksek hesaplama gücü gerektirir, bu nedenle sınırlı donanımda önceden eğitilmiş modeller kullanılması önerilir 1.
    • Veri Gereksinimleri: Küçük veri setlerinde iyi sonuç vermeyebilir, ancak transfer öğrenme ile bu sorun giderilebilir 1.
    • Model Boyutu: Derin mimarisi nedeniyle yüksek bellek kullanımı gerektirir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Xception ve Inception farkı nedir?

    Xception ve Inception arasındaki temel fark, Xception'ın standart Inception modüllerini derinlemesine ayrıştırılabilir evrişim (depthwise separable convolution) ile değiştirmesidir. Xception'ın bazı özellikleri: Model boyutu: Inception-v3 ile benzer boyutta bir modele sahiptir. Performans: ImageNet ve JFT gibi büyük ölçekli görüntü sınıflandırma görevlerinde Inception-v3'ten daha iyi performans gösterir. Aktivasyon fonksiyonu: ReLu aktivasyon fonksiyonu kullanılmadığında daha başarılı sonuçlar üretir. Inception'ın bazı özellikleri: Çoklu evrişim: Aynı modül içinde 1×1, 3×3, 5×5 gibi farklı evrişim işlemlerini gerçekleştirir. Ağ yapısı: Ağın derinlik işlemleri, evrişim katmanlarının üst üste istiflenmesi yerine "Inception bloğu" kullanılarak yapılır.