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96SEO 2026-02-20 03:56 11
VGG分为VGG16和VGG19#xff0c;其均有以下特点#xff1a;
②每段之内由若干same卷积操作构成#xff0c;段内Feature
Map按2的倍数递增64-128-256-512第四段后均为512
由于这种特性可以根据任务灵活调整段数段每增加一段Feature
两个模型均分为5个Block每个Blcok以下采样连接每个Block均使用3x3卷积核随着模块边深Channel数会翻倍。
③特征层会经过两个4096的全连接最后再连接一个1000类的softmax分类器
④其模型均可表述为mx(nx(conv33)max_pooling)
一般会将VGG的卷积核更换为3x3或1x1的小尺寸卷积核来提升性能。
同感受野的情况下小尺寸卷积核有更深的深度感受野公式—rf
相较于AlexNetVGG使用3x3卷积核1步长丢失信息量较少且不使用归一化。
2层叠加的3x3卷积核等价于一个5x5卷积核3层叠加的3x3卷积核等价于一个7x7卷积核
虽然其感受野尺寸相同但是更深的网络可以带来更强的非线性、更好的表示能力更少的参数个数。
每个卷积核仅处理一部分通道传统卷积一个卷积核处理全部通道可以有效减少参数数量。
shuffle可以直接使用pytorch的api实现且可微分、可导能实现端到端的训练同时不会引入额外的计算量
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