深度學習——VGG網絡

VGG網絡：ImageNet-2104競賽第二，是網絡改造的首選基礎網絡（圖片描述，圖片問答）； 一個大的卷積核分解爲連續多個小卷積核；應用了核分解的思想：將7X7核->3個3X3核（由ReLU連接） 對應的參數數量由49通道數變爲27通道數； 優點是減少參數，顯存可用的容量對應就多了，降低了計算，增加了深度； 它繼承了AlexNet結構的特點：簡單和有效； 他的16層網絡應用性能較好且廣； 分析

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