VGGnet是由牛津大学和DeepMind研发的深度学习网络。它是由Alexnet发展而来的,其结构如下图所示:
其中, VGG16包含了16个隐藏层(13个卷积层+3个全连接层),如图中的D列所示; VGG19包含了19个隐藏层(16个卷积层+3个全连接层),如图中的E列所示。
VGGnet相比于Alex-net而言,具有更小的卷积核,都是3x3的,而Alex-net卷积核较大(11x11,7x7,5x5)。并且相比于AlexNet的3x3的池化核,VGG全部为2x2的池化核。
但是VGG耗费更多计算资源,并且使用了更多的参数。
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