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VGG

VGG的网络结构图

VGG_第1张图片
由上图所知，VGG一共有五段卷积，每段卷积之后紧接着最大池化层，作者一共实验了6种网络结构。分别是VGG-11，VGG-13,VGG-16,VGG-19，网络的输入是224*224大小的图像，输出是图像分类结果
VGG与Alexnet相比，具有如下改进几点：

  • 去掉了LRN层，作者发现深度网络中LRN的作用并不明显，干脆取消了
  • 采用更小的卷积核-3x3，Alexnet中使用了更大的卷积核，比如有7x7的，因此VGG相对于Alexnet而言，参数量更少
  • 池化核变小，VGG中的池化核是2x2，stride为2，Alexnet池化核是3x3，步长为2

首先为了更好的探究深度对网络的影响，必须要解决参数量的问题，更深的网络意味着更多的参数，训练更困难，使用大卷积核时尤其明显.作者通过分析，认为由于卷积神经网络的特性，3x3大小的卷积核足以捕捉到横、竖以及斜对角像素的变化。使用大卷积核会带来参数量的爆炸不说，而且图像中会存在一些部分被多次卷积，可能会给特征提取带来困难，所以在VGG中，普遍使用3x3的卷积。

VGG16

VGG_第2张图片VGG_第3张图片

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    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
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