VGGNet训练模型特点
时间: 2024-09-11 13:15:55 浏览: 50
第01章_VGGNet模型.zip
VGGNet是一种由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络。它的模型特点主要体现在以下几个方面:
1. 使用重复的小卷积核:VGGNet在构建时大量使用了3x3卷积核,这些小卷积核在多个连续层中进行堆叠。通常后面会跟着2x2的池化层(Max Pooling),这种结构可以使得网络具有更好的性能。
2. 深度结构:VGGNet设计了多个深度版本,如VGG16和VGG19,分别有16层和19层权重层。这种深网络结构有助于学习数据的复杂特征表示。
3. 全连接层减少:VGGNet在最后的全连接层减少了神经元的数量,这有助于防止过拟合,并且使得网络的计算更加高效。
4. 激活函数:VGGNet使用ReLU(Rectified Linear Unit)作为激活函数,ReLU相较于传统的激活函数如sigmoid或tanh,能够加速收敛。
5. 使用预训练模型进行迁移学习:VGGNet在当时训练的模型可以作为预训练模型,被用于其他视觉任务的迁移学习中。在新的数据集上进行微调,能够达到非常好的效果。
6. 结构简单且有效:VGGNet的结构设计简单直观,易于理解和实现,同时在多个视觉识别任务中证明了其有效性。
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