La diferencia entre caffe, vgg-16 y googlenet

Los tres son términos del campo del aprendizaje profundo.

Caffe es actualmente la plataforma de aprendizaje profundo más utilizada en el campo de la imagen. Muchos expertos nacionales y extranjeros utilizan caffe como plataforma experimental. Una de las razones es que caffe se desarrolló antes. Con el tiempo, se han acumulado una gran cantidad de resultados de investigaciones de aprendizaje profundo, como códigos que se pueden ejecutar directamente y modelos previamente entrenados que se pueden usar para realizar experimentos fácilmente. En segundo lugar, si las generaciones futuras quieren comparar con los métodos anteriores, pueden hacerlo. Es necesario mantener otros factores consistentes además del método, como los datos utilizados y la plataforma utilizada para el experimento.

vgg-16 es un modelo de red neuronal convolucional profunda. 16 representa su profundidad. Es uno de los modelos profundos más 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 puede tener hasta 22 capas. Esta red adopta la idea de aprendizaje escaso y aumenta el tamaño de la red a través de parámetros de red dispersos.

Las plataformas tipo Caffe incluyen tensorflow, theano, torch, paddle, etc.

Las estructuras de red como vgg-16 y googlenet son aún más diversas y representativas. Es alexnet, resnet