2在VGGNet的卷积结构中,引入1*1的卷积核,在不影响输入输出维度的情况下,引入非线性变换,增加网络的表达能力,降低计算量。 3 训练时,先训练级别简单(层数较浅)的VGGNet的A级网络,然后使用A级网络的权重来初始化后面的复杂模型,加快训练的收敛速度。 4 采用了Multi-Scale的方法来训练和预测。可以增加训练的数据量,...
网络结构图 VGG16网络结构图 ResNet网络结构图