hhl_work的博客

3×3本研究探讨了卷积网络深度在大规模图像识别任务中对准确率的影响。我们的主要贡献是采用极小3×3卷积核架构对不同深度网络进行了全面评估，结果表明当网络深度达到16-19个权重层时，能在现有最优配置基础上实现显著提升。这些发现构成了我们参加2014年ImageNet竞赛的基础方案，最终团队在定位和分类赛道分别斩获冠亚军。我们还证明该表征方法能有效迁移至其他数据集，并取得当前最优性能。为促进深度视觉表征在计算机视觉领域的进一步研究，我们已将两个最佳卷积网络模型开源发布。

【代码】基础分类模型fashmnist。