mxnet入門--第5篇

在第4篇中，我們介紹瞭如何輕鬆地使用預訓練版Inception v3模型進行物體識別。本文將使用另外兩個著名的卷積神經網絡（CNN）模型（VGG19和ResNet-152），並將其與Inception v3的效果進行對比。 CNN的架構（來源：Nvidia） VGG16 誕生於2014年的VGG16是一種16層模型（研究論文），該模型以低至7.4%的物體識別錯誤率贏得了2014年度ImageNet

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