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1.8.2 卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——VGGNet

sullay 04-11 18:00 阅读 5

1.8.2 卷积神经网络近年来在结构设计上的主要发展和变迁——VGGNet

VGGNet出现在2014年的ILSVRC上,单个模型就将图像分类任务的Top-5错误率降低到8.0%;如果采用多模型集成(ensemble),则可以将错误率进一步降至6.8%。相比于AlexNet,VGGNet做了如下改变。

  • 用多个3×3小卷积核代替之前的5×5、 7×7 等大卷积核,这样可以在更少的参数量、更小的计算量下,获得同样的感受野以及更大的网络深度。

  • 用 2×2 池化核代替之前的 3×3 池化核。

  • 去掉了局部响应归一化模块。

    整体来说,VGGNet网络结构设计更加简洁,整个网络采用同一种卷积核尺寸 (3×3) 和池化核尺寸 (2×2) ,并重复堆叠了很多基础模块,最终的网络深度也达到了近20层

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