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深度學習——VGG Net(學習筆記)
時間 2021-01-05
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一.VGG原理 VGG16相比AlexNet的一個改進是採用連續的幾個3x3的卷積核代替AlexNet中的較大卷積核(11x11,7x7,5x5)。對於給定的感受野(與輸出有關的輸入圖片的局部大小),採用堆積的小卷積核是優於採用大的卷積核,因爲多層非線性層可以增加網絡深度來保證學習更復雜的模式,而且代價還比較小(參數更少)。 在VGG中使用了2個3x3卷積核來代替5x5卷積核,使用了3個3x3卷積
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