文件名称：VGG笔记.pdf
文件大小：777KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-07-31 16:19:32
VGG CNN 卷积神经网络 深度学习 人工智能
这是VGG网络架构论文的中文学习笔记。首先我们来对VGG网络架构进行一个概括： 1. 小卷积核：相比AlexNet，将卷积核全部替换为3*3，极少用了1*1； 2. 小池化层：相比AlexNe，3*3的池化核全部换为2*2的池化核； 3. 层数更深：VGG16为例，3->64->128->256->512，卷积核专注于扩大通道数，3个通道的特征经过经过卷积层的提取扩散到了512个通道； 4. 特征图更窄：VGG16为例，224->112-56->28->14->7，池化层专注于缩小宽和高； 5. 全连接转1x1卷积：测试阶段可以接收任意宽或高为的输入。