数字化用户2019，Vol.25Issue(46) ：87-88.

基于VGGNET的图像分类

梁加志
数字化用户2019，Vol.25Issue(46) ：87-88.
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基于VGGNET的图像分类

梁加志1
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作者信息

  • 1. 730000 西北民族大学 甘肃 兰州
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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％.

关键词

深度学习/图像分类/VGGNET

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出版年

2019
数字化用户

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ISSN：
参考文献量3
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