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使用卷积神经网络VGG-16完成是否佩戴口罩的分类模型之网络参数配置详解(Python+PaddlePaddle)
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文件大小: 323kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：经过前两天的学习,对深度学习的网络都有了一定的了解,所谓深度,其实就是网络的深度,今天来看一下另一个经典的卷积神经网络: VGG-16
VGG-16后面跟的16表示网络的层数,一般认为,带参数的网络才看作一层,而池化层是不需要计算参数的,因此池化层通常不算在里面:
卷积层共2+2+3+3+3=13层;全连接层有3层。加起来一共16层。
因为网络层数很多,像上一篇文章那样去写这16层网络会显得很麻烦,因此这里用了一个ConvPool类,将卷积层和池化层封装:
class ConvPool(fluid.dygraph.Layer):
'''卷积+池化'''
def __init_
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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