AlexNet，VGGNet
在LeNet的基礎上做了改進： 1.Relu:加速訓練，優化梯度傳播 2.Dropout:減少過擬合，隨機丟棄節點 3.Data augmentation:保留標籤的圖像變化，減少過擬合。 VGGNet: 相對於AlexNet主要特徵： 深度繼續增加：更多非線性表達能力 小尺寸卷積核：3*（3×3）=（7×7）但是參數相對於後者前者的參數更少
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