图3Cifar10数据集示例整体架构上，VGG的一大特点是在卷积层中统一使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核，层数更深，特征图更宽，证明了多个小卷积核的堆叠比单一大卷积核带来了精度提升，同时也降低了计算量。以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。训练代码### 第一步 载入数据###im...
VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google Deepmind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet在AlexNet的基础上探索了卷积神经网络的深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet构筑的16~19层卷积神经网络模型取得了很好的识别性能,同时VGGNet的拓展性很强,迁...
由于CIFAR10数据集中所有图片的分辨率为32 * 32，VGG16的下采样率为32，那么使用VGG16来实现CIFAR10数据集的分类任务，那么CIFAR10数据集的图像在经过VGG16的卷积模块作用下提取得到特征维度为1 * 1 * 1024。那么这将导致大量特征丢失，反而不利于图像分类。因此为了技能提取得到的特征又能使得特征图不为1 * 1 *...
# VGG 架构由如下数据定义:其中:数字表示每层输出 channels, M 表示 maxPool, 共13层卷积层。之后,再加上3层线性层,共16层 VGG16 = [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512,'M'] # 线性层:4096*4096*1000 class VGG_net(nn.Module...
VGG突出的贡献是:用较小的卷积滤波器(3×3)代替之前较大的卷积滤波器(7×7/5×5),通过增加深度至16-19个权重层,有效提高网络的整体性能。 VGG网络结构图 VGG网络结构细图 VGG模型分为4个深度,即:11、13、16、19 weight layers。其中,较为经典的是深度为16和19的VGG16、VGG19。
目录 收起 1 数据导入:CIFAR10 2 数据查看 3 VGG16 深度学习建模 1 数据导入:CIFAR10 ## Load the dataset from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv...
如何用Vgg-16神经网络训练cifar-10 由于vgg-16的输入是224* 224* 3,而cifar-10的输入是32* 32* 3(经转换后得到的)故应该对vgg-16模型进行修改 vgg-16架构 训练输入:固定尺寸224* 224的RGB图像。 预处理:每个像素值减去训练集上的RGB均值。 卷积核:一系列3* 3卷积核堆叠,步长为1,采用padding保持卷积后...
VGG是当前最流行的CNN模型之一,2014年由Simonyan和Zisserman发表在ICLR 2015会议上的论文《Very Deep Convolutional Networks For Large-scale Image Recognition》提出,其命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。VGG设计了一种大小为3x3的小尺寸卷积核和池化层组成的基础模块,通过堆叠上述基础模块构造出深度...
今天我们来学习下经典网络VGG,并且模拟实现VGG16,且用来训练cifar10数据集。 一:VGG简单学习 先来看下图的总体介绍,有下面几种分类,A,A-LRN,B,C,D,E。其中最常用的是后两种,D和E的网络配置一般也叫做VGG16和VGG19。 VGG16有13个卷积层加上3个全连接层,VGG19则有16个卷积层加上3个全连接层。
01 VGG网络结构 19:09 02 VGG网络实现 26:53 03 GoogLeNet网络结构 20:13 04 Inception结构和辅助输出结构 22:43 01 GoogLeNet网络结构定义 33:23 02 GoogLeNet训练 19:42 03 resnet网络结构 31:55 01 padding的研究 24:41 02 搭建resnet网络 01:09:52 01 resnet训练代码 21:47 02 迁移...