VGG19模型技术介绍
时间: 2023-10-29 14:31:28 浏览: 369
VGG19是一个深度卷积神经网络模型,由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年创建。它是VGGNet系列的一部分,该系列是ImageNet图像识别比赛中的冠军之一。
VGG19由19个卷积层和全连接层组成,其中包括16个卷积层和3个全连接层。每个卷积层都使用3×3的卷积核,步幅为1,填充为1,每个卷积层后面跟随一个ReLU激活函数。每个卷积层之间都有一个2×2的最大池化层,步幅为2,用于减小特征图的大小。最后,模型使用3个全连接层进行分类,其中最后一个全连接层输出分类概率。
VGG19模型的优点是其结构简单而清晰,易于理解和实现。此外,它的表现也非常出色,在ImageNet图像识别比赛中取得了很好的成绩。然而,VGG19模型的缺点是它的计算量非常大,需要大量的计算资源和时间来训练和测试。
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