发布时间:2024-09-27 18:01
2014年,牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名。
VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系,通过反复堆叠 3*3 的小型卷积核和 2*2 的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络。
VggNet 可以看成是加深版本的AlexNet,都由卷积层,全连接层两大部分构成。VggNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系。成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络,证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能(但从后来神经网络的发展看来,一味的加深神经网络的深度,并不一定可以得到最优的效果。可能会伴随过拟合,训练时间过长等问题的出现),使错误率大幅下降。
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