Введение Основным вкладом архитектуры VGGNet ( https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf ) было создание модели машинного обучения с очень маленькими (3 x 3) свёрточными фильтрами, которые можно обучать до большей глубины ( 16–19 весовых слоев) и тем самым получить классификационную модель с очень высокой точностью. Архитектура VGGNet построена на двух ключевых компонентах: (1). Все сверточные слои в VGGNet используют очень маленькие сверточные фильтры размером 3 x 3. (2). Архитектура..