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VGGNet

时间:2018-06-17 10:33:34      阅读:524      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

VGGNet 是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 GoogleDeepMind 公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。

在ImageNet大型视觉识别挑战 ILSVRC 2014 中定位任务第一名和分类任务第二名(第一名是 GoogLeNet ,也是同年提出的)。

VGGNet 反复堆叠 3x3 小型卷积核和 2x2 最大池化层, 成功构筑16~19 层深卷积神经网络。

其突出贡献在于证明使用很小的卷积(3*3),增加网络深度可以有效提升模型的效果,而且 VGGNet 对其他数据集具有很好的泛化能力。

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VGG16

卷积层:13层  3*3

全连接层:3层

Softmax 输出层

池化层:max-pooling(最大化池)2*2

所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。

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VGGNet

原文:https://www.cnblogs.com/wangprince2017/p/9192054.html

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