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

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