VGGNET学习笔记

VGGNET全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核，通过不断加深网络结构来提升性能。从11层到19层都有详尽的性能测试。 从A到E的每一级网络加深，但参数量变化不大，因为参数量主要消耗在最后三个全连接层，但训练耗时部分还是卷积。 1*1的卷积的意义在于线性变换，没有发生降维。 两个2*2的卷积层串联相当于1个5*5的卷积层，3个3*3相当于1个7*7，但是参数量是后者的3*3*3/7*7=55%

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