而为了公平的比较,网络的输入大小通常都是224*224的大小,那为什么呢? 我们都知道,一个图像分类模型,在图像中经历了下面的流程。 从输入image->卷积和池化->最后一层的feature map->全连接层->损失函数层softmax loss 从输入到最后一个卷积特征feature map,就是进行信息抽象的过程,然后就经过全连接层/全局池化层...