发表服务
VGG通过反复堆叠3×3的小型卷积核和2×2的最大池化层，VGG成功构建了16-19层的卷积神经网络。是当时在论文发表前最深的深度网络。实际上，VGG在探索深度对神经网络影响的同时，其实本身广度也是很深的。那么：神经网络的深度和广度对其本身的影响
专栏首页Frank909【深度学习】经典神经网络VGG论文解读【深度学习】经典神经网络VGG论文解读2019-01-142019-01-1417:56:40阅读5000VGG在深度学习领域中非常有名，很多人fine-tune的时候都是下载VGG的预训练过的权重模型，然后在次...
一、VGG-16网络框架介绍VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。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3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。
卷积神经网络（CNN）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
VGG是VisualGeometryGroup的缩写，是这个网络创建者的队名，作者来自牛津大学。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。
今天我们继续CNN经典论文研读之路——VGGNet。.VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和谷歌DeepMind一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为VGG。.在2014年的ILSVRC中取得了第二名的成绩，可能你会问这么厉害的网络为什么不是第一名，因为...
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。
VGG网络第一次在神经网络的训练过程中提出也要来搞多尺寸。目的是为了提取更多的特征信息。VGG的特点：1.小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3（极少用了1x1）；2.小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部为2x2的池化核；3.层数更深
最近工做在作一件事情，就是把游戏图像进行场景分类，相比于天然图像来讲，游戏图像种类较少，所以分类任务比较简单，可是因为追求工程上的高精度和高效率，因此阅读了vgg，inception，resnet等相关论文，而且都试了一下效果，算是对深度学习图像分类有了一个系统的了解，在这里总结一下。
VGG通过反复堆叠3×3的小型卷积核和2×2的最大池化层，VGG成功构建了16-19层的卷积神经网络。是当时在论文发表前最深的深度网络。实际上，VGG在探索深度对神经网络影响的同时，其实本身广度也是很深的。那么：神经网络的深度和广度对其本身的影响
专栏首页Frank909【深度学习】经典神经网络VGG论文解读【深度学习】经典神经网络VGG论文解读2019-01-142019-01-1417:56:40阅读5000VGG在深度学习领域中非常有名，很多人fine-tune的时候都是下载VGG的预训练过的权重模型，然后在次...
一、VGG-16网络框架介绍VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。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3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。
卷积神经网络（CNN）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
VGG是VisualGeometryGroup的缩写，是这个网络创建者的队名，作者来自牛津大学。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。
今天我们继续CNN经典论文研读之路——VGGNet。.VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和谷歌DeepMind一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为VGG。.在2014年的ILSVRC中取得了第二名的成绩，可能你会问这么厉害的网络为什么不是第一名，因为...
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。
VGG网络第一次在神经网络的训练过程中提出也要来搞多尺寸。目的是为了提取更多的特征信息。VGG的特点：1.小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3（极少用了1x1）；2.小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部为2x2的池化核；3.层数更深
最近工做在作一件事情，就是把游戏图像进行场景分类，相比于天然图像来讲，游戏图像种类较少，所以分类任务比较简单，可是因为追求工程上的高精度和高效率，因此阅读了vgg，inception，resnet等相关论文，而且都试了一下效果，算是对深度学习图像分类有了一个系统的了解，在这里总结一下。
发表服务