VGG學習與實現
專案地址:https://github.com/zhongqianli/caffe_vgg.git
貢獻
論文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》的主要貢獻:網路使用3x3的卷積核,將網路深度提升到16-19。
詳情
a very small receptive field: 3 × 3 (which is the smallest size to capture the notion of left/right, up/down,
center)
Max-pooling is performed over a 2 × 2 pixel window, with stride 2
沒有使用LRN,因為沒有提升精度,卻會增加計算量。
最後使用三個全連線層FC。
兩個3x3卷積連線在一起具有的有效感受野等同於一個5x5卷積的感受野。
三個3x3卷積連線在一起具有的有效感受野等同於一個7x7卷積的感受野。
採用堆疊方法的好處:
- 增加更多的非線性啟用層,使決策函式更有判別性。
- 可以減少引數量。
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