VGGNET的原始论文
时间: 2025-03-10 16:02:04 浏览: 41
### VGGNet 原始研究论文
VGGNet 的原始研究论文题目为《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》[^1]。这篇论文由 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 发表,并深入探讨了卷积神经网络(ConvNets)的架构设计,特别是通过增加网络深度来提升图像识别性能的方法。
在这篇论文中提到,研究人员构建了一系列不同深度的卷积网络结构,其中最深的一个版本即后来广为人知的 VGG-16 模型拥有 16 层权重层[^2]。研究表明,更深的 ConvNets 显著优于前代模型,在 ILSVRC-2012 和 ILSVRC-2013 竞赛中取得了优异的成绩[^3]。
为了获取该论文的具体内容和实验细节,建议访问学术数据库如 IEEE Xplore 或 arXiv 进行全文检索。
```python
import requests
def fetch_paper(paper_title):
url = f"https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query={paper_title}&limit=1"
response = requests.get(url).json()
if 'data' in response and len(response['data']) > 0:
paper_info = response['data'][0]
return {
"title": paper_info["title"],
"url": paper_info["url"]
}
else:
return None
print(fetch_paper("Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition"))
```
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