La diferencia entre caffe, vgg-16 y googlenet

Estos tres son términos en el campo del aprendizaje profundo.

Caffe es actualmente la plataforma de aprendizaje profundo más utilizada en el campo de la imagen. Muchos Daniels en el país y en el extranjero utilizan caffe como plataforma experimental. Personalmente creo que hay dos razones principales. En primer lugar, Caffe se desarrolló antes y ha acumulado muchos resultados de investigación de aprendizaje profundo a lo largo del tiempo, como códigos que se pueden ejecutar directamente y modelos previamente entrenados, que pueden usarse convenientemente para experimentos. En segundo lugar, las generaciones futuras deben compararse con los métodos anteriores; A modo de comparación, es necesario mantener la coherencia de otros factores además de los métodos, como los datos utilizados, la plataforma utilizada en el experimento, etc.

Vgg-16 es un modelo de red neuronal convolucional profunda y 16 representa su profundidad. Es uno de los modelos profundos representativos después de Alexnet y ha logrado buenos resultados en tareas como la clasificación de imágenes.

googlenet es un modelo de red neuronal convolucional profunda diseñado por Google. La primera versión tiene 22 capas de profundidad. La red adopta la idea de aprendizaje disperso y aumenta el tamaño de la red mediante parámetros de red dispersos.

Las plataformas similares a Caffe incluyen tensorflow, theano, torch, paddle, etc.

Vgg-16, googlenet y otras estructuras de red son relativamente diversas, y las más representativas son alexnet y resnet.