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VGGnet论文总结（VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION）.VGGNet的主要贡献：.1、增加了网络结构的深度.2、使用了更小的filter（3*3）.1introduction.这部分主要说明了，由于在所有的卷积网络上使用了3*3的filter，所以使整体网络的深度加深。.最后在...
VGGnet论文总结（VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION）.2017-09-1217:05−VGGNet的主要贡献：1、增加了网络结构的深度2、使用了更小的filter（3*3）1introduction这部分主要说明了，由于在所有的卷积网络上使用了3*3的filter，所以使整体网络的深度加深...
深度学习与TensorFlow:VGG论文笔记马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的…
论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition何凯明现场讲解ResNet：我曾经：【AITalking】CVPR2016最佳论文，ResNet现场演讲PyTorch官方代码实现：ResNet的PyTorch版本官方代码笔者读论文的学…
总结可多次非线性变换提高卷积核对特征的抽取。参数量更少，方便计算和存储。VGGNet每层的参数量下图展示了VGG-16网络结构每一层的参数量，需要说明的是在训练该网络时大部分的内存开销都在开始的卷积层，大部分的参数都在最后的3个全连接层：
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