淘宝网站怎样做,设计属于什么行业,做招聘网站怎么设计框架,网站建设费如何账务处理VGG的产生
2014 年#xff0c;Simonyan和Zisserman提出了VGG系列模型#xff08;包括VGG-11/VGG-13/VGG-16/VGG-19#xff09;#xff0c;并在当年的ImageNet Challenge上作为分类任务第二名、定位#xff08;Localization#xff09;任务第一名的基础网络出现。
VGG的…VGG的产生
2014 年Simonyan和Zisserman提出了VGG系列模型包括VGG-11/VGG-13/VGG-16/VGG-19并在当年的ImageNet Challenge上作为分类任务第二名、定位Localization任务第一名的基础网络出现。
VGG的特点
VGG与当时其他卷积神经网络不同不采用感受野大的卷积核如7×75×5反而采用感受野小的卷积核3×3。关于这样做的好处有如下两点减少网络参数量由于参数量被大幅减小于是可以用多个感受野小的卷积层替换掉之前一个感受野大的卷积层从而增加网络的非线性表达能力。 代码示例
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):layers []for _ in range(num_convs):layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size 3, padding1))leyers.append(nn.ReLU())in_channels out_channelslayers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2))return nn.Sequential(*layers)
