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动手深度学习笔记（三十八）7.2. 使用块的网络（VGG）

动手深度学习笔记（三十八）7.2. 使用块的网络（VGG）

  • 7.2. 使用块的网络（VGG）
    • 7.2.1. VGG块
    • 7.2.2. VGG网络
    • 7.2.3. 训练模型
    • 7.2.4. 小结
    • 7.2.5. 练习

7.2. 使用块的网络（VGG）

虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。

与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层的模式。

使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组（visualgeometry group）的VGG网络中。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的架构。

7.2.1. VGG块

经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：

  1. 带填充以保持分辨率的卷积层&#

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