深入理解卷积神经网络 VGG16
文章目录
- 一、认识 VGG 16
- 1. 相关知识
- 2. 块结构
- 3. 特点
- 4. 权重参数
- 二、分析 VGG16 的过程
- 三、理解神经网络 VGG 16
- 四、用VGG16 来做一个图像识别案例
一、认识 VGG 16
1. 相关知识
VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》中提出卷积神经网络模型,其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。
该模型参加2014年的 ImageNet图像分类与定位挑战赛,取得了优异成绩:在分类任务上排名第二,在定位任务上排名第一
VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为A,A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration),其中以D,E两种配置较为常用,分别称为VGG16和VGG19
我们重点关注 VGG 16:
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