国家学术搜索
登录
注册
中文
EN
首页
|
基于VGGNET的图像分类
基于VGGNET的图像分类
引用
认领
扫码查看
点击上方二维码区域，可以放大扫码查看
原文链接
NETL
NSTL
万方数据
中文摘要：
VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，成功的构建了16～19层深的卷积神经网络。VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军，在top5上的错误率为7。5％。
收起全部
展开查看外文信息
作者：
梁加志
展开 >
作者单位：
730000 西北民族大学 甘肃 兰州
关键词：
深度学习
图像分类
VGGNET
出版年：
2019
数字化用户
数字化用户
ISSN：
年,卷(期)：
2019.
25
(46)
参考文献量
3
NETL
NSTL
万方数据
