深度学习——VGG网络

VGG网络：ImageNet-2104竞赛第二，是网络改造的首选基础网络（图片描述，图片问答）； 一个大的卷积核分解为连续多个小卷积核；应用了核分解的思想：将7X7核->3个3X3核（由ReLU连接） 对应的参数数量由49通道数变为27通道数； 优点是减少参数，显存可用的容量对应就多了，降低了计算，增加了深度； 它继承了AlexNet结构的特点：简单和有效； 他的16层网络应用性能较好且广； 分析

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