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论文下载VGG是ImageNet2014年目标定位竞赛的第一名，图像分类竞赛的第二名VGG论文图摘要中，作者研究了模型深度与精确度之间的关系。“我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置…
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
图像处理必读论文之二：VGG网络.晓强DeepLearning的读书分享会，先从这里开始，从大学开始。.大家好，我是晓强，计算机科学与技术专业研究生在读。.我会不的更新我的文章，内容可能包括深度学习入门知识，具体包括CV，NLP方向的基础知识和学习的论文...
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。
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