摘要：
VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建，该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度。VGG有5种模型，A-E，其中的E模型VGG19是参加ILSVRC 2014挑战赛使用的模型，并获得了ILSVRC定位第一名，和分类第二名的成绩。整个过程证明，通过把网络深度增加到16-19层确实能够提高网络性能。VGG网络跟之前学习的LeNet网络和AlexNet网络有很多相似之处，以下搭建的VGG19模型也像上一次搭建的AlexNet一样，分成了5个大的卷积层，和3个大的全链层，不同的是，VGG的5个卷积层层数相应增加了；同时，为了减少网络训练参数的数量，整个卷积网络均使用3X3大小的卷积 阅读全文
VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建，该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度。VGG有5种模型，A-E，其中的E模型VGG19是参加ILSVRC 2014挑战赛使用的模型，并获得了ILSVRC定位第一名，和分类第二名的成绩。整个过程证明，通过把网络深度增加到16-19层确实能够提高网络性能。VGG网络跟之前学习的LeNet网络和AlexNet网络有很多相似之处，以下搭建的VGG19模型也像上一次搭建的AlexNet一样，分成了5个大的卷积层，和3个大的全链层，不同的是，VGG的5个卷积层层数相应增加了；同时，为了减少网络训练参数的数量，整个卷积网络均使用3X3大小的卷积 阅读全文