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首先论文中英文对照链接：传送门概述VGGNet这篇论文最主要的贡献在于从网络深度这一角度出发，对卷积神经网络进行了改进。非常详尽的评估了网络深度所带来的影响，证明了网络的深度对于性能的提升具有举足轻重的作用。而且文中训练的两个16层和19层的网络由于其强大的泛化能力，在随后...
VGG原始论文02-22VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION【深度学习】经典神经网络VGG论文解读热门推荐frank的专栏11-061万+VGG在深度学习领域中非常有名，很多人fine-tune的时候都是...
快毕业了，老师不让在大论文上引用arXiv上的论文，VGGNet有在ICLR2015发表过，但是ICLR上找不到它的页码（点链接直接转到arXiv）。…显示全部关注者31被浏览22,667关注问题写回答邀请回答好问题9添加评论分享8个回答默认排序包文韬CS...
Inthisworkweinvestigatetheeffectoftheconvolutionalnetworkdepthonitsaccuracyinthelarge-scaleimagerecognitionsetting.Ourmaincontributionisathoroughevaluationofnetworksofincreasingdepthusinganarchitecturewithverysmall(3x3)convolutionfilters,whichshowsthatasignificantimprovementontheprior-artconfigurationscanbeachievedbypushingthedepthto...
VGGNet（有时简称为VGG）由Simonyan和Zisserman在他们2014年的论文《VeryDeepLearningConvolutionalNeuralNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》中首次提出。他们工作的主要贡献是证明具有非常小的（3×3）过滤器的架构可以训练到越来越高的深度（16-19层），并在具有挑战性的ImageNet分类挑战中获得最先进的分类。
VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构，错误率大幅下降，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第2名和定位项目的第1名。
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…
TensorFlowNews五大经典卷积神经网络介绍：LeNet/AlexNet/GoogLeNet/VGGNet/.前言：这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始，然后逐个讲解卷积神经网络结构，代码实现和优化方向。.在卷积网络领域有几个有名字的体系结构。.最常见的是：.卷积神经网络...
VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition.Inthisworkweinvestigatetheeffectoftheconvolutionalnetworkdepthonitsaccuracyinthelarge-scaleimagerecognitionsetting.Ourmaincontributionisathoroughevaluationofnetworksofincreasingdepthusinganarchitecturewithverysmall(3x3)convolutionfilters...
首先论文中英文对照链接：传送门概述VGGNet这篇论文最主要的贡献在于从网络深度这一角度出发，对卷积神经网络进行了改进。非常详尽的评估了网络深度所带来的影响，证明了网络的深度对于性能的提升具有举足轻重的作用。而且文中训练的两个16层和19层的网络由于其强大的泛化能力，在随后...
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VGGNet（有时简称为VGG）由Simonyan和Zisserman在他们2014年的论文《VeryDeepLearningConvolutionalNeuralNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》中首次提出。他们工作的主要贡献是证明具有非常小的（3×3）过滤器的架构可以训练到越来越高的深度（16-19层），并在具有挑战性的ImageNet分类挑战中获得最先进的分类。
VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构，错误率大幅下降，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第2名和定位项目的第1名。
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