VGGNet卷积神经网络介绍
时间: 2023-10-23 22:50:38 浏览: 93
卷积神经网络简介
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VGGNet是由牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)提出的一种卷积神经网络结构,是在2014年ImageNet比赛中取得了第一名的模型。VGGNet采用了非常小的3x3卷积核,在深度方向上加深网络结构,同时使用了很小的池化核(2x2最大池化),使得网络结构更加简洁。
VGGNet网络结构非常简单,由5个卷积块和3个全连接层组成。每个卷积块包含若干个卷积层和一个池化层,每个卷积层都是使用相同的卷积核大小(3x3)和步长(1),池化层则使用2x2的最大池化核大小和步长。
VGGNet的优点是网络结构简单、易于实现和训练,并且具有较好的泛化能力和表达能力。缺点是模型结构比较深,需要较长的训练时间和大量的计算资源。
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