VGGnet模型特点

VGGNet模型是一种经典的卷积神经网络模型，有两种结构，分别是VGG16和VGG19。这两种结构在网络深度上有所不同，但本质上并没有区别。实验表明，VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好的是深度最深的两组16层和19层的模型。\[2\]在训练VGGNet模型时，有一个小技巧是先训练浅层的简单网络VGG11，然后复用VGG11的权重来初始化VGG13，再反复训练并初始化VGG19，这样可以加快训练时的收敛速度。\[3\]总的来说，VGGNet模型的特点是具有较深的网络结构，能够在图像分类和定位任务上取得较好的效果。
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- *1* *3* [VGGNet网络详解与模型搭建](https://blog.csdn.net/weixin_44772440/article/details/122780245)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [深度学习卷积神经网络CNN之 VGGNet模型主vgg16和vgg19网络模型详解说明（理论篇）](https://blog.csdn.net/qq_55433305/article/details/129326369)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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