基本信息

---

下载

文档摘要

---

VGG卷积神经网络的结构及特点分析

VGG卷积神经网络仰仗其优异的性能在2014年的ILSVRC大赛中的定位和分类项目中分别获得第一和第二名，其定位方案的前五类的错误率仅为7.5%。虽仍有不足之处，但瑕不掩瑜，VGG模型一时名声大噪，被广泛应用于特征提取、图像定位等领域。

VGG模型的突出贡献为提出了通过使用小卷积核替换大卷积核的方法，在加深层次提升准确度的同时反而使参数量大量减少。同时，VGG凭借其拥有更小卷积核和小池化核等特点，进一步提升了其对输入数据的特征提取能力。

同一般的卷积神经网络一样，VGG模型也是由前文所述四个层次组合而成。下文将详细介绍VGG模型各层次的基本作用与特点。

1.