VGGNet理解

VGGNet VGG論文給出了一個非常振奮人心的結論：卷積神經網絡的深度增加和小卷積核的使用對網絡的最終分類識別效果有很大的作用。 Q1: 爲什麼3個3x3的卷積可以代替7x7的卷積？ 3個3x3的卷積，使用了3個非線性激活函數，增加了非線性表達能力，使得分割平面更具有可分性 減少參數個數。對於C個通道的卷積核，7x7含有參數77cc， 3個3x3的參數個數爲3∗33cc，參數大大減少。兩個３ｘ３

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