深度学习VGG模型核心拆解

最新推荐文章于 2025-06-07 09:00:00 发布
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分类专栏： caffe
本文深入解析VGG模型的核心原理，探讨其在网络结构、卷积操作及池化层等关键领域的创新应用，同时对比分析不同卷积神经网络架构。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

好的文章，不应该被淹没...

我没权利修改别人已经写 稿的博文，在此借用链接地址一用：如有侵权，请联系我删除!

地址：VGG 模型核心 解读

以下是该博客的引用链接：

1.ILSVRC-2014 presentation

2.CNN Architectures

3.Feature Visualization

4.DeepDream（多图预警）

5.VGG网络中测试时为什么全链接改成卷积？

6.pooling mean max 前向和反向传播

7.在 Caffe 中如何计算卷积？

引用别人的博文，不给 地址就算了，还只 cp 一部分...

不想拿着别人写好的作品，当作自己已经理解的能力，所说就是借鉴...

先看到网上的绝大都说博客  都是这样子，有点可惜。从没有自己的 思 想 在里面...

你有多成功，不是自己说了算。

 

 

深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结-迁移学习技巧
微学AI的博客
03-31 3070
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结：迁移学习的技巧，迁移学习中的部分模型冻结是一种利用预训练模型来解决新问题的技巧。
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法
AI智能探索者的博客
05-23 711
深度学习是AI领域最热门的技术方向之一，从人脸识别到ChatGPT，其应用已渗透到生活的每个角落。但很多人在学习时遇到“资料太多无从下手”“理论听懂了但不会写代码”“学完就忘”等问题。本文聚焦在线学习场景，覆盖从0到1入门、进阶实战、持续提升的全流程，帮你用最少的时间成本建立系统化的深度学习知识体系。
深度学习中的经典模型：VGG详解
介绍AI领域相关知识
01-19 3084
VGG是深度学习中的一个经典模型，它的简单结构和优异性能使其成为图像分类任务的重要工具。虽然VGG的参数量较大，计算成本较高，但它的设计思想对后续的模型（如ResNet，Inception等）产生了深远的影响。希望这篇博客能够帮助你更好的理解VGG模型！
深度学习之基础模型-VGG
whz1861的博客
09-27 3万+
网络结构 结构Architecture 模型框架 效果分析 单尺度 多尺度 多尺度裁剪 模型融合 对比 总结 参考文献VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。记得在AlexNet论文中，也做了最后指出了网络深度的对最终的分类结果有很大的作用。这篇论文则更加直接的论证了这一结论。作者Karen Simonyan & Andre
深度学习之模型压缩（剪枝、量化）
我的博客
01-06 9073
随着深度学习的发展，模型变得越来越复杂，随之而来的模型参数也越来越多，对于需要训练的模型硬件要求也越来越高。模型压缩技术就是为了解决模型使用成本的问题。通过提高推理速度，降低模型参数量和运算量。现在主流的模型压缩方法包含两大类：剪枝和量化。模型的剪枝是为了减少参数量和运算量，而量化是为了压缩数据的占用量。
【深度学习】模型参数冻结：原理、应用与实践
qq_41767061的博客
11-13 2063
在深度学习领域，模型参数冻结是一种重要的技术手段，它在模型训练和优化过程中有着广泛的应用。本文将详细介绍模型参数冻结的相关概念、应用场景、在代码中的实现方式以及一些实际的案例分析。
【AI大模型：技术原理】8、模型工程融合：深度学习、贝叶斯与符号主义的协同之道
最新发布
RickyIT的专栏
06-07 1190
本文系统分析了三大算法派别的技术特点与核心冲突：深度学习派擅长数据驱动的感知任务但面临解释性不足；贝叶斯派在不确定性建模方面优势明显却受限于计算复杂度；符号主义具有可解释性但开放性不足。文章进一步提出五大融合战略模式，包括神经符号系统、贝叶斯深度学习等，通过典型案例（如医疗诊断系统误诊率降低7.2%）验证了算法融合的显著优势。这种跨范式整合为突破单一算法局限提供了可行路径，在保证性能的同时提升了系统的可解释性与安全性。
AI人工智能深度学习中的卷积神经网络详解
AI天才研究院
05-12 1006
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域处理视觉数据的核心架构，其灵感源于哺乳动物视觉皮层的神经机制。揭示CNN的数学本质与层次化特征提取原理解析核心组件（卷积层、池化层、激活函数）的设计逻辑演示从基础算法实现到复杂工程应用的完整链路探讨CNN在计算机视觉领域的前沿应用与未来挑战全文覆盖理论推导、代码实现、项目实战与行业应用，适用于从机器学习入门者到资深工程师的技术人群。核心概念：剖析CNN的生物启发来源与层次化架构数学基础。
深度学习基本功2：网络训练小技巧之使用预训练权重、冻结训练和断点恢复
qq_43631268的博客
12-17 2万+
本篇博客将介绍神经网络训练过程中的三个必备技能：使用预训练权重、冻结训练和断点恢复，巧妙运用这三个技巧可以很有效地提高网络的训练效率和效果。
干货丨深度学习VGG模型核心拆解
人工智能爱好者俱乐部
01-11 2490
如今深度学习发展火热，但很多优秀的文章都是基于经典文章，经典文章中的一句一词都值得推敲和分析。此外，深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论，但不代表我们不能感性分析理解，下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析，在此过程中更多的是对这篇经典文章的感性分析，希望和大家共同交流产生共鸣，如果有理解不到位的也真诚期待指出错误。这篇文章是以比赛为目的——解
【深度学习】VGGNet原理解析及实现
gogo小Sa的专栏
06-25 2万+
【深度学习】VGGNet原理解析及实现        VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员共同提出，是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名。其突出贡献在于证明使用很小的卷积（3*3），增加网络深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。到目前为止，VGGNet依...
VGGNet 阅读理解 - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
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论文理解 - VGGNet - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition [VGG-Paper] [原文地址 - Very deep convolutional networks for large-scale image recognition] 一篇对 VGGNet 理解比较详细的博客，很长...
CNN 模型压缩与加速算法综述
QcloudCommunity的博客
08-31 9528
卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。
池化 MaxPooling AveragePooling MeanPooling GlobalMaxPooling GlobalAveragePooling 区别
心之所向
03-11 1万+
MaxPooling AveragePooling 目的： 1、整合特征 2、减少参数 2、平移不变性 如上图使用的max pooling，当底层特征向右偏移一位时，由于max pooling 只关注较大值，可以看到上层特征变化不大。 上图中三个detector分别探测不同偏移方向的数字5，当探测到对应偏移的数字5时，相应的detector就会激活。而在detector上层的p...
深度学习总结六:VGG
suasan的博客
10-30 1212
深度学习总结六:VGG网络结构网络特性网络训练 论文 代码 网络结构 网络特性 证明了网络的深度在一定程度上提升了模型的效果。 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。 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。 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 使用带有动量的mini-batch梯度下降法，...
深度学习模型压缩方法综述（二）
小时候贼聪明
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目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。
【深度神经网络压缩】Deep Compression （ICLR2016 Best Paper）
AutoVision (by 仙道菜)
06-19 2万+
做过深度学习的应该都知道，NN大法确实效果很赞，在各个领域轻松碾压传统算法，不过真正用到实际项目中却会有很大的问题： 1. 计算量非常巨大；2. 模型特别吃内存；怎么办？使用网络压缩技术咯！《Deep Compression》 是 ICLR 2016 Best Paper，将AlexNet从200MB压缩到6.9MB，而且不降低准确率！
模型压缩：Deep Compression
人工智能技术学习与分享
01-22 6836
第一步weight pruning 第二步trained quantization and weight sharing 第三步 Huffman coding 实验分析之压缩几十倍从何而来 实验分析之极致量化 《Deep Compression Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization
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