经典卷积神经网络笔记-VGG16

VGG16论文链接： https://arxiv.org/abs/1409.1556 收录于ICLR2015 网络结构和配置： 作者在这篇论文中主要探讨的是使用非常小的卷积核（3*3）来增加卷积神经网络的深度对于性能有很大的提升。如Table 1所示，作者设置了A-E五种卷积神经网络配置来探讨深度对于性能的影响。结构D和E就是我们熟知的VGG16(13个卷积层+3个全连接层)和VGG19(16个卷

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