经典卷积神经网络的学习(二)—— VGGNet
1. 简介
VGGNet 是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络,其主要探索了卷积神经网络的深度与网络性能间的关系。
2. 模型拓扑
- 16-19层深的卷积神经网络;
- VGGNet 论文中全部使用了 3×3 的卷积核和 2×2的池化核,
- 反复堆叠 3×3 的小型卷积核和 2×2 的最大池化层;
3. VGGNet-16
- 主要分为 6 部分,
- 前五部分为卷积网络;
- 最后一段是全连接网络;
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