24/10/12算法笔记 VGG

VGG特点:

1.深度:非常深

2.卷积核采用3*3,使得网络能够捕捉到更细粒度的图像特征

3.全连接层:使用全连接层来分类

4.使用ReLU激活函数,有助于缓解梯度消失

5.在卷积层和池化层后,使用局部归一化,有助于提高网络训练速度和性能

复制代码
def vgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):
    layers = []
    for_ in range(num_convs):
        layers.append(nn.Conv2d(in_channels,out_channels,
                                kernel_size=3,padding=1))
        layers.append(nn.ReLU())
        in_channels = out_channels
    layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2))
    return nn.Sequential(*layers)

问题:

关于代码里面的num_convs怎么选择vgg块的配置

根据任务的复杂性:

  • 更复杂的任务(例如,具有大量类别的图像分类)可能需要更深的网络来捕获更抽象的特征,因此可能选择VGG16或VGG19。

数据集大小:大的选大的,小的选小的(比如vgg11或13)

训练资源,训练时间,泛化能力,网络越深,参数越多,会提高泛化能力,也增加了过拟合风险

相关推荐
阿絮~2 分钟前
Apache RocketMQ进阶之路阅读笔记和疑问
笔记·apache·rocketmq
空中湖1 小时前
tensorflow武林志第二卷第九章:玄功九转
人工智能·python·tensorflow
lishaoan771 小时前
使用tensorflow的线性回归的例子(七)
人工智能·tensorflow·线性回归
千宇宙航4 小时前
闲庭信步使用SV搭建图像测试平台:第三十一课——基于神经网络的手写数字识别
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·fpga开发
onceco4 小时前
领域LLM九讲——第5讲 为什么选择OpenManus而不是QwenAgent(附LLM免费api邀请码)
人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·自动化
天水幼麟5 小时前
动手学深度学习-学习笔记(总)
笔记·深度学习·学习
jndingxin7 小时前
OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
人工智能·opencv·计算机视觉
天水幼麟7 小时前
动手学深度学习-学习笔记【二】(基础知识)
笔记·深度学习·学习
Sweet锦7 小时前
零基础保姆级本地化部署文心大模型4.5开源系列
人工智能·语言模型·文心一言
绿皮的猪猪侠8 小时前
算法笔记上机训练实战指南刷题
笔记·算法·pta·上机·浙大