VGG Net学习笔记
一、简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩，将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度 ...
原文：vgg学习
LeNet 是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。 AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在 CNN中成功应用了ReLU Dropout和LRN等Trick。同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速。 AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网 ...
2020-08-17 22:49 0 508 推荐指数：
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本文是对VGG模型的介绍和详解，引用了其他博主的文章，仅供个人学习。 简介：这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像分类和定位问题。在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16 ...