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0.写作目的好记性不如烂笔头。这里只是笔者记录的过程，如果读者有时间的话，建议看英文论文。1.网络结构1.1为什么采用更小的卷积主要思想是：将卷积核换成卷积核较小的。例如：5*5的卷积的视野与2个3*3的卷积视野相同。7*7的卷积视野与3个3*3的卷积视野相同。
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（新手入门，如理解有误感谢指正）论文地址VGG是由牛津大学的VisualGeometryGroup组提出的，在LSVRC2014中获得了亚军，而冠军是GoogLeNet，后面会学习并讲解。本篇论文首次探究了网络的深度对于网络预测精度的影响，发现使用尺寸...
通过denseevaluation和multi-cropevaluation的过程，可以很直观的理解这句话。再说几点：1.VGG论文中的denseevaluation和Overfeat还不太一样，VGG中是将classscoremap做了spatiallyaveraged(sum-pooled)，而Overfeat是选了最大的那个值。
VGG最大的特点就是它在之前的网络模型上，通过比较彻底地采用3x3尺寸的卷积核来堆叠神经网络，从而加深整个神经网络的层级。并且VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。
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,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用...
所以本质上是解决梯度弥散和问题。可以理解为之前论文的加强正则化效果。数据增强直接就把AlexNet和VGG结合了采用和AlexNet相同的数据增强方法：随机在图片里选取224*224大小图片，再镜像翻转。采用和VGG相同的光照影响方法：减去rgb平均值
论文研读系列汇总：1.AlexNet论文研读2.VGG论文研读3.GoogLeNet论文研读4.FasterRCNN论文研读5.ResNet论文研读6.SENet论文研读7.CTPN论文研读8.CRNN论文研读论文基本信息论文题目为：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleI...
VGGvgg的最主要的思想就是增长网络深度，减少卷积核尺寸（3*3）。减小卷积核的好处就是能够减小参数和计算量，好比，论文中举了一个例子，把一个7*7的卷积层替换成3个3*3的卷积层，参数上能够减小81%,由于3*3*3=27,7*7=49.算法
0.写作目的好记性不如烂笔头。这里只是笔者记录的过程，如果读者有时间的话，建议看英文论文。1.网络结构1.1为什么采用更小的卷积主要思想是：将卷积核换成卷积核较小的。例如：5*5的卷积的视野与2个3*3的卷积视野相同。7*7的卷积视野与3个3*3的卷积视野相同。
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（新手入门，如理解有误感谢指正）论文地址VGG是由牛津大学的VisualGeometryGroup组提出的，在LSVRC2014中获得了亚军，而冠军是GoogLeNet，后面会学习并讲解。本篇论文首次探究了网络的深度对于网络预测精度的影响，发现使用尺寸...
通过denseevaluation和multi-cropevaluation的过程，可以很直观的理解这句话。再说几点：1.VGG论文中的denseevaluation和Overfeat还不太一样，VGG中是将classscoremap做了spatiallyaveraged(sum-pooled)，而Overfeat是选了最大的那个值。
VGG最大的特点就是它在之前的网络模型上，通过比较彻底地采用3x3尺寸的卷积核来堆叠神经网络，从而加深整个神经网络的层级。并且VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。
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,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用...
所以本质上是解决梯度弥散和问题。可以理解为之前论文的加强正则化效果。数据增强直接就把AlexNet和VGG结合了采用和AlexNet相同的数据增强方法：随机在图片里选取224*224大小图片，再镜像翻转。采用和VGG相同的光照影响方法：减去rgb平均值
论文研读系列汇总：1.AlexNet论文研读2.VGG论文研读3.GoogLeNet论文研读4.FasterRCNN论文研读5.ResNet论文研读6.SENet论文研读7.CTPN论文研读8.CRNN论文研读论文基本信息论文题目为：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleI...
VGGvgg的最主要的思想就是增长网络深度，减少卷积核尺寸（3*3）。减小卷积核的好处就是能够减小参数和计算量，好比，论文中举了一个例子，把一个7*7的卷积层替换成3个3*3的卷积层，参数上能够减小81%,由于3*3*3=27,7*7=49.算法
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