VGG —— 更深度卷积网络

这里我们主要考察增加卷积网络的深度对于提高大规模图像识别设置准确度的作用。我们首先描述我们使用的卷积网络的一般结构，然后介绍在评估中使用的特定设置细节，最后讨论并比较我们的设计与此前一些模型的区别。 结构 在训练中，卷积网络的输入是固定大小的224×224RGB图像。我们唯一做的预处理是在训练集中计算出平均RGB值，并在每个像素上减去它。图像经过堆叠的卷积层处理，我们使用具有非常小接收域的过滤器：

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