pytorch vgg

pytorch vgg是使用pytorch框架搭建的VGG网络模型。VGG网络是由牛津大学的Visual Geometry Group提出的，它在2014年的ImageNet竞赛中取得了显著的成绩。VGG网络有两个主要的结构，分别是VGG16和VGG19，它们的区别在于网络的深度不同。VGG网络的特点是使用了连续多个3x3的卷积层来提取图像的特征，并采用了较小的卷积核和更深的网络结构来增加网络的准确性。通过对感受野的计算和网络搭建，可以构建出VGG网络模型。 [1][2][3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习系列3——Pytorch 图像分类(VGG)](https://blog.csdn.net/wwt18811707971/article/details/127990561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [图像分类篇：pytorch实现VGG](https://blog.csdn.net/weixin_44314290/article/details/122023207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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