TensorFlow实战-VGGNet
VGGNet： (1) 牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的 (2)探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，反复读碟3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，16-19层深的卷积神经网络 ...
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【TensorFlow实战】TensorFlow实现经典卷积神经网络之VGGNet
VGGNet VGGNet是牛津大学计算机视觉组与Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核核2*2的最大池化层，VGGNet成功地构建了16~19层的卷积神经网络。VGGNet ...
tensorflow学习笔记——VGGNet
2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络：VGGNet ，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）和定位项目的第一名 ...
tensorflow2.0——经典网络结构LeNet-5、AlexNet、VGGNet-16
一、LeNet-5 Lenet-5的结构很简单，但是包含神经网络的基本结构，用的是5*5卷积和平均池化，可以用来作为简单的练习，其结构图下： 代码： 二 ...