🌟VGGNet论文笔记 & Dense ConvNet评估📝
最近重温了深度学习领域的经典之作——《VGGNet》,这款网络凭借其简洁而强大的卷积结构,在图像分类任务中表现优异。核心亮点在于它使用了多个小型(3x3)卷积核堆叠,替代了大型卷积核,既降低了参数量又提升了特征表达能力。回想训练过程,确实需要耐心等待模型收敛,但最终效果令人满意。👀
与此同时,我也对Dense Convolutional Network(DenseNet)进行了初步评估。DenseNet通过跨层连接,让每一层都能直接访问前面所有层的特征图,这种设计不仅增强了梯度流动,还有效缓解了过拟合问题。不过,DenseNet的计算开销较大,对于硬件要求更高。🤔
两种架构各有千秋,选择哪一款还需结合具体应用场景权衡利弊!💪 深度学习 神经网络 模型优化