学习笔记TF031:实现VGGNet
VGGNet，牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发，深度卷积神经网络。VGGNet反复堆叠3x3小型卷积核和2x2最大池化层，成功构筑16~19层深卷积神经网络。比state-of-the-art网络结构，错误率幅下降，取得 ...
原文：VGGnet 的原理及实现
VGGNet由牛津大学的视觉几何组 Visual Geometry Group 和Google DeepMind公司的研究员共同提出，是ILSVRC 中定位任务第一名和分类任务第二名。其突出贡献在于证明使用很小的卷积 ，增加网络深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。到目前为止，VGGNet依然经常被用来提取图像特征。 VGGNet探索了CNN的深度及其性能之间 ...
2019-12-16 11:34 0 370 推荐指数：
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). pdf (VGGNet,Neural Networks become very deep!) ...
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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 ...