VGGNet (Very Deep Convolutional Networks)
VGGNet là một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập sâu được giới thiệu bởi Karen Simonyan và Andrew Zisserman tại Visual Geometry Group, Oxford, vào năm 2014 (xuất bản tại ICLR 2015). Nó chứng minh rằng độ sâu của mạng — đạt được hoàn toàn bằng cách xếp chồng các bộ lọc tích chập nhỏ 3x3 — là yếu tố quan trọng nhất đối với độ chính xác phân loại ảnh cao, và hai biến thể tiêu chuẩn của nó (VGG-16 và VGG-19) đã trở thành các kiến trúc tiêu chuẩn chiếm ưu thế cho thiết kế CNN trong suốt giữa những năm 2010.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. arXiv:1409.1556 [cs.CV]. Published at ICLR 2015. DOI: 10.48550/arXiv.1409.1556 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/deep-learning/vggnet
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- AlexNetHọc sâu↔ compare
- DenseNetHọc sâu↔ compare
- MobileNet: Mạng nơ-ron tích chập hiệu quả cho thị giác di độngHọc sâu↔ compare
- ResNet (Mạng Tích chập Tái sinh)Học sâu↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →