深度学习总结六:VGG

最新推荐文章于 2025-03-19 11:06:16 发布
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分类专栏： 深度学习知识点总结 文章标签： VGG 深度学习 DL
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本文深入探讨了VGG网络结构，包括2个33卷积核与1个55卷积核的等效性，以及网络C和D的特性。在训练过程中，采用带动量的mini-batch梯度下降法，应用dropout策略并动态调整学习率。同时，通过权重初始化和数据增强提升模型性能。

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深度学习总结六:VGG


论文
代码

网络结构

在这里插入图片描述

网络特性

  1. 证明了网络的深度在一定程度上提升了模型的效果。
  2. 2个33的卷积核相当于1个55的卷积核，并且前者训练参数更少。
  3. 网络C比B多一个1*1的卷积核，即增加一个非线性函数，增加模型复杂度。
  4. 网络D在C的基础上将11卷积核修改为33卷积核，增大感受野，效果更好。

网络训练

  1. 使用带有动量的mini-batch梯度下降法，batch大小为256，动量设置为0.9。
  2. 对前两层全连接层使用dropout，dropout率设置为0.5。
  3. 初始学习率设置为 1 0 −
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