VGG Net學習筆記
一、簡介 VGG Net由牛津大學的視覺幾何組（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究員一起研發的的深度卷積神經網絡，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成績，將 Top-5錯誤率降到7.3%。它主要的貢獻是展示出網絡的深度 ...
原文：vgg學習
LeNet 是一個較簡單的卷積神經網絡。下圖顯示了其結構：輸入的二維圖像，先經過兩次卷積層到池化層，再經過全連接層，最后使用softmax分類作為輸出層。 AlexNet中包含了幾個比較新的技術點，也首次在 CNN中成功應用了ReLU Dropout和LRN等Trick。同時AlexNet也使用了GPU進行運算加速。 AlexNet將LeNet的思想發揚光大，把CNN的基本原理應用到了很深很寬的網 ...
2020-08-17 22:49 0 508 推薦指數：
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VGG
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keras例子遷移學習VGG16
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深度學習網絡架構(三):VGG
本文是對VGG模型的介紹和詳解，引用了其他博主的文章，僅供個人學習。 簡介：這篇文章是以比賽為目的——解決ImageNet中的1000類圖像分類和定位問題。在此過程中，作者做了六組實驗，對應6個不同的網絡模型，這六個網絡深度逐漸遞增的同時，也有各自的特點。實驗表明最后兩組，即深度最深的兩組16 ...