Keras构建了VGG模型（基于）
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如图所示，VGG网络的架构中，16层与19层版本之间的区别主要体现在各层卷积核的数量以及卷积操作的次数上。
以下为代码实现部分，采用mnist数据集进行模型训练。需要特别注意的是，在每次执行最大池化操作后，图像的尺寸会减少一半，因此经过四次池化处理后，图像的分辨率将降至1×1。若继续进行第五次最大池化操作，则会导致计算错误。为避免此类问题，可在最大池化操作后添加零填充处理；或者直接省略第五次池化步骤。
# from keras.models import
from keras.layers import *
from keras.models import Input, load_model, Sequential
from keras import Model
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
from keras.losses import categorical_crossentropy全部评论 (0)
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