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vgg16
2023-04-20 00:05:34
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二分类的vgg16模型流程图
卷积神经网络
VGG16
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大纲/内容
经max pooling（最大化池化），池化后的尺寸变为112x112x64
再经过两层1x1x4096，一层1x1x2的全连接层
经ReLU激活
经64个通道为3的3x3的卷积核，步长为1，padding=same填充，卷积两次，
经256个3x3的卷积核，三次卷积
经512个3x3的卷积核，三次卷积
输入图像尺寸为224x224x3，
ReLU激活，尺寸变为56x56x256
经max pooling（最大化池化），尺寸变为56x56x128
ReLU激活，输出的尺寸大小为224x224x64；
ReLU激活，尺寸变为28x28x512
经max pooling（最大化池化），尺寸变为7x7x512
经128个3x3的卷积核，两次卷积
ReLU激活，尺寸变为14x14x512
ReLU激活，尺寸变为112x112x128
通过softmax输出2个预测结果
经max pooling（最大化池化），尺寸变为28x28x256
经max pooling（最大化池化），尺寸变为14x14x512
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