VGGnet 的原理及實現

VGGNet由牛津大學的視覺幾何組（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究員共同提出，是ILSVRC-2014中定位任務第一名和分類任務第二名。其突出貢獻在於證明使用很小的卷積（3*3），增加網絡深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet對其他數據集具有很好的泛化能力。到目前爲止，VGGNet依然經常被用來提取圖像特徵。 VGGNet探索了CNN的

>>阅读原文<<