VGGNet

VGGNet在训练时，先训练级别A的简单网络，再复用A网络来初始化后面的复杂模型，这样训练收敛速度快。 采用Multi-scale的方法，将图像scale到一个尺寸Q,并将图像输入卷及网络计算。在最后卷积层使用滑窗的方式进行分类预测，并将不同窗口的结果平均，再将不同尺寸Q的结果平均得到最后的结果，可以提高图片数据的利用率并提升预测准确率。 使用Multi-Scale的方法做数据增强。将原始数据缩放

>>阅读原文<<