Pytorch卷积神经网络迁移好在哪 如何学呢

这篇文章给大家分享的是“Pytorch卷积神经网络迁移好在哪，怎样学呢？”，对大家学习和理解有一定的参考价值和帮助，有这方面学习需要的朋友，接下来就跟随小编一起学习一下吧。

在pytorch官网中，我们可以看到许多经典的卷积神经网络。

附官网链接：https://pytorch.org/

这里简单介绍一下经典的卷积神经发展历程

1.首先可以说是卷积神经网络的开山之作Alexnet（12年的夺冠之作）这里简单说一下缺点 卷积核大，步长大，没有填充层，大刀阔斧的提取特征，容易忽略一些重要的特征

2.第二个就是VGG网络，它的卷积核大小是3*3，有一个优点是经过池化层之后，通道数翻倍，可以更多的保留一些特征，这是VGG的一个特点。

在接下来的一段时间中，出现了一个问题，我们都知道，深度学习随着训练次数的不断增加，效果应该是越来越好，但是这里出现了一个问题，研究发现随着VGG网络的不断提高，效果却没有原来的好，这时候人们就认为，深度学习是不是只能发展到这里了，这时遇到了一个瓶颈。

（编辑：银川站长网）

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