vgg-16又稱為oxfordnet，是由牛津視覺幾何組（visual geometry group）開發的卷積神經網路結構。
vgg在2023年的 ilsvrc localization and classification 兩個問題上分別取得了第一名和第二名
**原標題《very deep convolutional network sfor large-scale image recognition》
**被發表在iclr 2015上
,比較起alexnet, vgg對有更精確的估值以及更省空間。
網路結構：
如下圖：
由上圖可以清晰的看出13個卷積層+3個全連線層=16層。
testvgg.py如下：
結果如下：
**為
1.常見網路結構
2.vgg in tensorflow
VGG16模型理解
vgg16作為很入門的cnn網路，同時也有很多基於vgg16的改進網路，比如用於語義分割的segnet等。1 輸入224x224x3的，經過64個卷積核的兩次卷積後，採用一次pooling。經過第一次卷積後，c1有 3x3x3 個可訓練引數 2 之後又經過兩次128的卷積核卷積之後，採用一次pool...
VGG16遷移學習實現
vgg16遷移學習實現 本文討論遷移學習，它是乙個非常強大的深度學習技術，在不同領域有很多應用。動機很簡單，可以打個比方來解釋。假設想學習一種新的語言，比如西班牙語，那麼從已經掌握的另一種語言 比如英語 學起，可能是有用的。按照這種思路，計算機視覺研究人員通常使用預訓練 cnn 來生成新任務的表示，...
VGG16網路模型
該網路提出了卷積神經網路的深度增加和小卷積核的使用對網路的最終分類識別效果有很大的作用。後兩個網路對卷積核的開刀的優化方法也證明了這一觀點。在 的實驗中，證明了在大規模影象識別任務中卷積神經網路的深度對準確率的影響。主要的貢獻是利用帶有很小卷積核 3 3 的網路結構對逐漸加深的網路進行評估，結果表明...