VGG論文筆記/小結
VGG論文的主要內容如下： VGG研究了卷積網絡深度在大規模的圖像識別環境下對準確性的影響。 主要貢獻是使用非常小的（3×3）卷積濾波器架構對網絡深度的增加進行了全面評估，這表明通過將深度推到16-19加權層可以實現對現有技術配置的顯著改進。 1 不同大小的核的區別，以及Alexnet與VGG對比 1.1 首先說明下小核與大核的區別： VGG相比AlexNet的一個改進是採用連續的幾個3x3的卷積
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