VGGNet
ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman實現的卷積神經網絡，現在稱其爲VGGNet。它主要的貢獻是展示出網絡的深度是算法優良性能的關鍵部分。 他們最好的網絡包含了16個卷積/全連接層。網絡的結構非常一致，從頭到尾全部使用的是3x3的卷積和2x2的池化。 VGGNet不好的一點是它耗費更多計算資源，並且使用了更多的參數，導致更多的內存佔用（14
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 跳槽面試的幾個實用小技巧，不妨看看！
- 2. Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
- 3. Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
- 4. 如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
- 5. Mac OS非兼容Windows軟件運行解決方案——「以VMware & Microsoft Access爲例「
- 6. 封裝 pyinstaller -F -i b.ico excel.py
- 7. 數據庫作業三ER圖待完善
- 8. nvm安裝使用低版本node.js(非命令安裝)
- 9. 如何快速轉換圖片格式
- 10. 將表格內容分條轉換爲若干文檔
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. VggNet
- 2. VGGNet
- 3. 3.VGGNet
- 4. AlexNet，VGGNet
- 5. VGGNet筆記
- 6. TensorFlow實戰-VGGNet
- 7. VGGNet理解
- 8. VGGNet介紹
- 9. 認識VGGNet
- 10. VGGNET理解