对VGG的理解认知
VGG的出现在AlexNet之后，VGGNet探索了卷积神经网络的深度与性能的关系，它的特点是反复使用3×3的卷积核与2×2的卷积核，增加了网络的深度，网络的深度再16至19层，并且泛化能力强。 VGG网络结构： 从A至E网络的深度不断增加。 VGGNet结构的分析： 从表中可以看出，VGG有5段，每段有2或3个卷积层，并且连接一个最大池化层，在同一段中的卷积核数量是一样的，但越深数量越多。 VG
相关文章
- 1. 对Vue.js的认知
- 2. 【学习】对产品经理的认知
- 3. 深度网络VGG理解
- 4. 对《物联网安全导论》的认知、学习、理解（一）
- 5. 如何正确理解对微信营销的认知
- 6. resizableImageWithCapInsets认知和对@2x图片的理解
- 7. 对岗位的认知
- 8. 对于WPF的认知一：
- 9. 我对C#的认知
- 10. 对于webpack的认知
- 更多相关文章...
- • MySQL默认值（DEFAULT） - MySQL教程
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • Docker 清理命令
- • 常用的分布式事务解决方案
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 对Vue.js的认知
- 2. 【学习】对产品经理的认知
- 3. 深度网络VGG理解
- 4. 对《物联网安全导论》的认知、学习、理解（一）
- 5. 如何正确理解对微信营销的认知
- 6. resizableImageWithCapInsets认知和对@2x图片的理解
- 7. 对岗位的认知
- 8. 对于WPF的认知一：
- 9. 我对C#的认知
- 10. 对于webpack的认知