學習筆記TF031:實現VGGNet
VGGNet，牛津大學計算機視覺組(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研發，深度卷積神經網絡。VGGNet反復堆疊3x3小型卷積核和2x2最大池化層，成功構築16~19層深卷積神經網絡。比state-of-the-art網絡結構，錯誤率幅下降，取得 ...
原文：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 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 ，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。到目前為止，VGGNet依然經常被用來提取圖像特征。 VGGNet探索了CNN的深度及其性能之間 ...
2019-12-16 11:34 0 370 推薦指數：
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). pdf (VGGNet,Neural Networks become very deep!) ...
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