在 VGG19 中，第一个 conv 层之后的通道数是 64，然后是 128。我猜这 128 个通道每个都来自 3<em>3 内核。 64

我一直在研究一个 CNN，它接收 224x224 灰度 X 射线图像，并根据是否检测到异常输出 0 或 1。 <a href="

我问了很多，但我非常坚持这个...... 我有这部分代码，我用来用 SIFT 提取特征，我正在尝试修改它

我想要一个具有VGG网络特性的时序网络（我想把我的网络传递给另一个不支持VGG对象而支持nn.sequential的

我正在使用 VGG 16 构建一个 CNN 模型来提取两个图像之间的瓶颈特征，而不是构建一个分类器模型。 <p

我在同一图像上尝试了 vgg16 和 mobilenet v2 预训练模型（输入大小 = 224）。 vgg16(6ms) 的推理时间比 mobilenet

我正在 colab 中训练 VGG16 模型，同时运行它一段时间会断开连接并再次重新连接，有时在达到 20、21/35 纪

这是我的代码链接，请看最后一个单元格， 有人可以帮我解决这个错误吗？ <a href="https://colab.resear

我试图将皮肤病分为 4 类。我尝试使用 VGG16 进行迁移学习。无论我做出什么改变，它都不是分类。准确

<ul> <li>我想使用 <code>VGG16</code>（或 <code>VGG19</code>）进行语音聚类任务。</li> <li>我阅读了一些建议使用 <cod

我正在尝试实现一个稍小的 VGG16 版本，并在大约 6000 张图像（5400 张用于训练，600 张用于验证）的数据

我用 vgg 16 模型训练了我的训练集，我刚刚加载了 5 个不同类别的图像，为什么会出现以下错误？我只加

我正在实施 SRGAN（并且在这个领域不是很有经验），它使用预训练的 VGG19 模型来提取特征。直到昨天，

我们正在尝试在重新训练的 VGG-16 模型上实施 LRP 我们的模型总结 <a href="https://i.stack.imgur.com/W7

我想弄清楚如何保持删除某些层以使模型达到 <code>block3_pool</code> (MaxPooling2D)。 <pre><code>IMAGE_SIZE = [32,

我一直在编辑 VGG16 架构以更好地处理我的数据（尝试删除，更改一些层，删除一些层），因此最初做了

我正在开发分类模型。我有 5 种花，每种花大约 1000 张照片。 我有两个问题。 <ol> <li>我使用

我使用带有 CIFAR10 数据集的自定义 vgg 模型训练了我的机器，并使用同一数据集中的一些图像进行了测试

<a href="https://i.stack.imgur.com/F503F.png" rel="nofollow noreferrer">Resent50 accuracy for USTC-NVIE dataset</a>

我需要一些帮助，因为我被代码困住了： 我想要做的是：我使用预拟合的 VGG16 模型（来自 tf.keras.a