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文章目录

  • P1 讲解
    • 1.1 基本介绍
    • 1.2 总结
  • P2 代码实现
    • 2.1 报错解决
    • 2.2 windows下专用/共享GPU内存
  • P3 Q&A
  • P4. 其他
    • 4.1 ImageNet Classification Leaderboard
    • 4.2 VGG其它讲解

P1 讲解

1.1 基本介绍

视频地址：https://www.bilibili/video/BV1Ao4y117Pd
教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern/vgg.html

虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。
VGG提供了一种用于设计深层神经网络的启发式概念。
与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。
研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层的模式。
大学的视觉几何组（visualgeometry group）的VGG网络中。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。

本文标签： 深度网络PytorchVGG

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