VGG Convolutional Neural Networks
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
Author: K Simonyan , A Zisserman
Year: 2014
为什么叫VGG?
牛津大学 Visual Geometry Group(视觉几何组)的同志写的论文,所以叫 VGG
- 共有5个池化层,所以可以把卷积部分视为5个部分
- 所有卷积层都是同样大小的filter!尺寸3x3,卷积步长Stirde = 1,填充Padding = 1
网络设计优点:
3x3是最小的能够捕获左、右、上、下和中心概念的尺寸;
两个3x3的卷积层连在一起可视为5x5的卷积核,三个连在一起可视为一个 7x7;
多个3x3的卷积层比一个大尺寸的filter卷积层有更多的非线性,使得判决函数更加具有判断性;
多个3x3的卷积层笔一个大尺寸的filter具有更少的参数。
参考链接:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
请多多指教。
文章标题:VGG Convolutional Neural Networks
本文作者:顺强
发布时间:2020-01-15, 23:59:00
原始链接:http://shunqiang.ml/paper-vgg/版权声明: "署名-非商用-相同方式共享 4.0" 转载请保留原文链接及作者。