深度學習——VGG Net（學習筆記）

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

>>阅读原文<<