VGGNet 《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》学习笔记
1.INTRODUCTION 作者开篇就说明了VGG的特点——深度， 为啥可以这么深呢？因为卷积核的size小！ 2.卷积结构 输入是224*224的RGB图像，预处理是对于每个RGB值减掉了训练集的均值。 卷积核的大小：3*3，能够表达上/下， 左/右，中心这些概念的最小尺寸。作者也在其中一种网络中使用了1*1尺寸的卷积核，可以看做是一种线性的变换。 stride=1， padding根据保持输
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