Vgg-net学习笔记

ConvNet架构 1、input image is 224224 ，对每个像素减去平均值（训练集上） 2、small receptive region，33 filter size，多个small filter 的堆积，相当于一个大的感知域，但是使用小的感知域filter的堆积，能够引入更多的非线性，同时参数较大的感知域的filter来说更少，相当于做了正则化。stride为1。 3、5个池化层

>>阅读原文<<