在理论上，神经网络的深度越深，网络的性能越好，相比于AlexNet网络，VGG16网络的深度达到了16层，性能也超过了AlexNet网络。
1、VGG16网络共有16层，其中有13个卷积层与3个全连接层。
2、由于全连接层的存在，需要固定输入图片的大小，VGG16所采用了的输入是224*224的大小，同时对图片做了一定的预处理操作，在每个通道上都减去了它的均值。
3、整体使用的卷积核尺寸都比较小，这也是现在CNN的一个趋势，不断堆积较小的卷积核。经过证明，使用多个较小的卷积核正则等于使用较大的卷积核，而且参数较少，还可以增加网络的拟合能力。
4、架构采用了卷积+卷积+卷积+池化的结构，这是因为可以减少参数的数量，防止过拟合，同时也能使网络更深，每一个卷积都有一个relu非线性激活操作，也能增加网络的拟合能力。
5、池化操作没有参数进行训练，但可以通过池化来减小计算的复杂度。
网络结构： 在理论上，神经网络的深度越深，网络的性能越好，相比于AlexNet网络，VGG16网络的深度达到了16...
VGG16学习笔记 VGG16整体架构图；部分keras代码 深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始...
SSD 网络结构 SSD使用VGG16作为基础网络，上图的黄色部分为在VGG16基础网络上填加的特征提取层。SSD...
对VGG16 这类keras自带的网络分析有感,写在这里.查看VGG16在keras中的说明文档,可以这样: 然后...
SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征以用于检测。SSD的网络结构...
典型的CNN网络 VGG16 卷积核，池化层，卷积网络使用的激励函数。 目前市面上比较新的网络，由于计算能力的提升...
参考文章 1.使用vgg16模型进行图片预测 2.keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG1...
由于SSD的主干网络是VGG16，出于对“低层features map的感受野较小，高层的感受野较大”...
系统框架： 其中损失网络是在imgnet上预训练过的vgg16，训练过程中参数保持不变； 变换网络fw是深度残差网...
训练模型 下载预训练模型和权重： 该程序目前支持VGG16和ResnetV1(包括50\101\152)网络结构，...
本文标题：网络学习系列（二）VGG16
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/oyhdtqtx.html
网友评论