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,...
VGG模型的特点是卷积层的卷积核大小都为3x3,并且每个卷积层后面都跟着一个池化层。VGG模型的参数数量较大,但是性能优秀,适合处理中等规模的图像分类任务。 三、ResNet ResNet是一种由He等人在2015年提出的深度卷积神经网络模型。ResNet采用了残差网络(ResidualNetwork)的结构,使得网络可以更加深层次地学习特征。ResNet...
网络结构图 VGG16网络结构图 ResNet网络结构图