VGG（Pytorch实现）

最新推荐文章于 2025-03-01 20:00:00 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 VGG 卷积神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gilgame/article/details/85076301
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本文介绍了VGG模型的背景、网络结构和特点，它是2014年ILSVRC竞赛的亚军，尽管参数量大，但在迁移学习任务中表现出色。VGG主要使用小尺寸卷积核，通过堆叠多个3*3卷积层来替代大尺寸卷积，减少参数量并增强表达能力。与AlexNet相比，VGG只采用3*3卷积核，使用5个max pooling层且无LRN层。

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VGG简介

论文：VGG原文（可直接下载，可能加载较慢，稍等即可）

1.背景介绍

VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间。但是这个模型很有研究价值。

2.网络结构

首先放一张官方的各种VGG的网络结构

再来一张我觉得结构更加清晰的VGG16的结构图：（图片出自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29893385/article/details/81197471）

其实可以看出VG

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