VGG网络详解及感受野

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VGG网络是在2014年由牛津大学Visul Geometry Group研究小组提出，斩获概念ImageNet竞赛Localization Task任务的第一名和Classification Task第二名。

 

网络亮点：堆叠两个3*3的卷积核代替一个5*5的卷积核，堆叠三个3*3的卷积核代替一个7*7的卷积核，可以节省网络训练的参数。

感受野：在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层区域大小。

网络D是最常用的：

 

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