AlexNet 包含约 6000 万个参数。 3.VGG-16 VGG网络层次更多,但是整体结构却更加整洁,所有的卷积核大小都是3*3,s=1,padding=same,即卷积操作后不改变长宽上的大小,只增加特征的深度;所有的池化层都是2*2,s=2的最大池化,每经过一次池化,特征空间的长宽减少为原来的1/2,即通过池化层减小数据纬度。整体上VGG...
VGG16是牛津大学VGG组提出的。VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(11x11,5x5)。对于给定的感受野(与输出有关的输入图片的局部大小),采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核,因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式,而且代价还比较小(参数更少)。
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