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-2014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（3*3），增加網絡深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet ...
原文：LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch實現
簡單分析一下主流的幾種神經網絡 LeNet LetNet作為卷積神經網絡中的HelloWorld,它的結構及其的簡單， 年由LeCun提出 基本過程: 可以看到LeNet 跟現有的conv gt pool gt ReLU的套路不同，它使用的方式是conv gt pool gt conv gt pool 再接全連接層，但是不變的是，卷積層后緊接池化層的模式依舊不變。 代碼： 輸出 AlexNet 這 ...
2021-12-03 23:15 0 161 推薦指數：
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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 ...
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