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vgg网络的优缺点
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VGG模型常用于分类任务,其名称来源于作者所属牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group )的缩写。VGG模型具有以下优点:

1、结构简洁
VGG由5层卷积层(都是使用3x3卷积核)、3层全连接层、softmax输出层构成,层与层之间由max-pooling (最大化池)划分,所有隐层的激活单元都采用了ReLU函数。

2、小卷积核
VGG通过使用多个小卷积核(3x3)的卷积层代替卷积核的大卷积层,减少了参数,同时相当于进行了更多的非线性映射,提高了网络的拟合/表达能力。 VGG作者认为,通过两个3x3的卷积栈得到的感觉野的大小,相当于5x5的卷积; 通过三个3x3卷积得到的感觉域相当于一个7x7的卷积。

3、小池化核
与AlexNet的3x3池化核相比,VGG均采用2x2池化核。

4、通道数多
VGG网络的一层的信息数为64,后面的每层增加一倍,最多变为512个信息,信息数增加了,可以提取更多的信息。

5、层数更深、特征图更宽
由于卷积核集中在通道数的扩大上,池化集中在宽度和高度的缩小上,使得模型体系结构上的深度和宽度变宽,同时也抑制了计算量的增长规模。

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