CV 第九课 CNN框架 VGGNet

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Conv层   Only 3x3 CONV stride 1, pad 1 and 2x2 MAX POOL stride 2，使得网络deeper,更多non-linearities，更少的parameters

VGG16在forward计算中，对单个图片需要存储 96MB，有136Million的参数，在backward中是这个数字的平方，如果有5GB的GPU也只能存储50张图片

AlexNet中，参数只有60Million

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/12979809.html