经典神经网络架构

整体概述 前4个是目标分类的经典网络 Alexnet（现在用的少） 卷积核比较大 local response norm层后来被证明是无用的。 Vgg 卷积核都是3X3：细粒度特征提取。 特点：在maxpool后，把损失的特征弥补起来，用厚度翻倍弥补长和宽。 Vgg的时间会比Alexnet长很多，如Alexnet8小时，Vgg需要3天。 Resnet残差网络 对于问题：56层比20层的错误率要更高

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