经典卷积神经网络的学习（二）—— VGGNet

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VGGNet是由牛津大学视觉几何组和GoogleDeepMind合作研发的一种深度卷积神经网络，其研究重点在于探讨网络深度与性能之间的关系。VGGNet采用了16到19层的深度结构，使用3×3的小型卷积核进行多次堆叠，并采用2×2的最大池化层。该网络主要由五部分卷积层和一部分全连接层组成。

1. 简介

VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络，其主要探索了卷积神经网络的深度与网络性能间的关系。

2. 模型拓扑

  • 16-19层深的卷积神经网络；
  • VGGNet 论文中全部使用了 3×3 的卷积核和 2×2的池化核，
    • 反复堆叠 3×3 的小型卷积核和 2×2 的最大池化层；

3. VGGNet-16

  • 主要分为 6 部分，
    • 前五部分为卷积网络；
    • 最后一段是全连接网络；

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