DL学习笔记-VGGNet论文阅读

VGGNet论文中全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核，通过不断的加深网络结构来提升性能。 一、图像预处理 像素归一化，从每个像素值减去训练集上计算的平均RGB值。二、网络结构 引入了几个1*1的卷积核，1*1卷积的意义在于线性变换（随后就是非线性），而输入通道数和输出通道数不变，没有发生降维。 VGGNet有五段卷积，每一段内有2-3个卷积核，同时每段卷积后面接一个最大池化层。作者使用3*3

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