【网络结构】VGG-Net论文解析

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本文详细解析VGG-Net网络结构，包括3x3卷积核的使用、2x2池化核、全连接层的设计以及训练和测试策略。VGG-Net通过加深网络层数，证明了网络深度对性能的提升，并引入1x1卷积层以减少参数数量。全连接层在测试阶段改为全卷积层，使网络能处理任意大小的输入。

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【网络结构】VGG-Net论文解析

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1. 概述

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  VGG提出了相对AlexNet更深的网络模型，并且通过实验发现网络越深性能越好（在一定范围内）。在网络中，使用了更小的卷积核(3x3)，stride为1，同时不单单的使用卷积层，而是组合成了“卷积组”，即一个卷积组包括2-4个3x3卷积层（a stack of 3x3 conv），有的层也有1x1卷积层，因此网络更深，网络使用2x2的max pooling，在full-image测试时候把最后的全连接层（fully-connected）改为全卷积层（fully-convolutional net），重用训练时的参数，使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制，因而可以接收任意宽或高为的输入，另外VGGNet卷积层有一个显著的特点：特征图的空间分辨率单调递减，特征图的通道数单调

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VGGNet网络结构学习
Maple__Boy
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2015年英国牛津大学karen simonyan深度学习的vgg模型论文原文
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深度学习之图像分类（四）--VGGNet网络结构及感受野计算
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VGGNet------超经典神经网络结构1、VGGNet网络结构2、VGGNet网络结构的优缺点     在上文中详细介绍了经典神经网络AlexNet，它为神经网络的发展打开了一片天地。VGGNet可以说是经典中的经典，它是所有学习深度学习的同学们都必须熟知网络。VGGNet是AlexNet的升级版，本文将详细介绍VGGNet的网络结构与相应的优缺点。 1、VGGNet网络结构     VGG有众多版本，主要包括VGG11、VGG11-LRN、VGG13、VGG16-1、VGG16-3和VGG19，首先我
[深度学习]经典网络结构(五)——VGGNet
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#本文意为总结自己学习的网络模型,以留作笔记使用，如有错误,欢迎在下方评论 一、简介 VGGNet论文中全部使用了3*3的小型卷积核，步长为1和2*2的最大池化核，步长为2，通过不断加深网络结构来提升性能 二、网络结构 三、VGG16网络参数 注意： 两个堆叠的卷积层（卷积核为3*3）有限感受野是5*5，三个堆叠的卷积层（卷积核为3*3）的感受野为7*7，故可以堆叠含有小尺寸卷...
VGG的网络结构
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VGGNet 是 2014 年 ImageNet Challenge 图像识别比赛的亚军。参赛团队是来自牛津 大学的研究组 VGG (Visual Geometry Group)。VGGNet 的很多设计思想都受到 AlexNet 的影响，所以跟 AlexNet 也有一点点相似的地方。VGGNet 不仅在图像识别方向有着广泛应 用，很多目标检测，目标分割，人脸识别等方面的应用也会使用 VGGNet 作为基础模型。...
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DenseNet和VGGNet这些模型在图像处理领域表现出色，它们的网络结构和训练方法为其他领域的研究提供了借鉴和参考，推动了计算机视觉技术的发展。 6. 研究 DenseNet 和 VGGNet 的实际意义 深入研究DenseNet和VGGNet...
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