VGG 学习笔记

VGG 简介 主要意义 试验了增加小感受野卷积网络层级深度可以提高分类结果的正确率。 预处理 各通道减去RGB在训练集上的均值。 特点 卷积核很小（ 3 × 3 3\times3 3×3 or 1 × 1 1\times1 1×1 ） 通过设置stride和padding使卷积层不改变layer大小 通过max pooling减小layer大小 通过一直增加卷积核的数量增加feature maps

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