VGGNet理解
VGGNet VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。 Q1: 为什么3个3x3的卷积可以代替7x7的卷积？ 3个3x3的卷积，使用了3个非线性激活函数，增加了非线性表达能力，使得分割平面更具有可分性 减少参数个数。对于C个通道的卷积核，7x7含有参数77cc， 3个3x3的参数个数为3∗33cc，参数大大减少。两个３ｘ３
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