7.2. 使用块的网络（VGG） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation
VGG神经网络连接 图7.2.1 的几个VGG块（在 vgg_block 函数中定义）。 其中有超参数变量 conv_arch。 该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输出通道数。 全连接模块则与AlexNet …
动手学深度学习—使用块的网络VGG（代码详解）_vgg块-CSDN博客
2023年10月21日 · 本文介绍了VGG块的设计，如何通过组合卷积层、ReLU激活和最大汇聚层构成网络结构，以及如何使用VGG块构建VGG-11网络。 文章还详细阐述了训练模型的过程，包括 …
VGG 基础卷积块 - 鲁老师
2023年5月4日 · 从AlexNet到VGG：使用基础块构建深度神经网络. 卷积层和池化层模块由多个基础块连接组成，即vgg_block()方法返回的基础块，我们只需要给vgg_block()方法提供：该块 …
PyTorch——VGG实现（附完整代码） - CSDN博客
2021年3月15日 · 卷积层模块串联数个vgg_block，其超参数由变量conv_arch定义。 该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输入输出通道数。 全连接模块则跟AlexNet中的一样。 现在构造 …
【论文解读+代码实战】CNN深度卷积神经网络-VGG - 知乎
VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和谷歌 DeepMind 一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为 VGG。 VGG是一种被广泛使用的卷积神经网络结构，其在 …
【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其…
2022年12月16日 · VGG是深度学习中的一个经典模型，它的简单结构和优异性能使其成为图像分类任务的重要工具。虽然VGG的参数量较大，计算成本较高，但它的设计思想对后续的模 …
使用块的网络（VGG） - codersgl - 博客园
2024年8月4日 · VGG神经网络连接（在vgg_block函数中定义）。其中有超参数变量conv_arch。该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输出通道数。全连接模块则与AlexNet中的相同。 原 …
使用块的网络（VGG） - 知乎专栏
使用块的网络（vgg）是一种卷积神经网络架构，由牛津大学的研究团队提出。它采用多个重复的卷积层和池化层组成一个块，并将几个这样的块串联在一起来构建深度网络。vgg网络在图像 …
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.2 使用块的网络(VGG)
2023年9月19日 · 通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的架构。 VGG 块与之类似，由一系列卷积层组成，再加上用于空间降采样的汇聚层。 …
【动手学深度学习】使用块的网络（VGG） - ccql - 博客园
2023年4月21日 · VGG块由一系列卷积层和一个最大汇聚层组成，块中的激活函数为ReLU函数，在原文的VGG块使用带有 3 × 3 3\times3 3×3 卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积 …