《深度学习》之 VGG卷积神经网络 原理 详解

最新推荐文章于 2025-02-21 17:19:13 发布
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分类专栏： 人工智能算法前沿 文章标签： 神经网络 卷积 深度学习
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VGGNet是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在ILSVRC 2014中提出的，它展示了网络深度对性能的重要性。VGG的特点包括：全使用3x3小卷积核，连续的卷积层，2x2小池化核，更多的通道数，更深的网络层次，以及在测试阶段全连接层转为卷积。尽管计算量大，但通过堆叠小卷积核，VGG能有效捕捉图像特征并提高模型精度。

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VGG卷积神经网络

一.背景

ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。
他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Caffe中使用的。
VGGNet不好的一点是它耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数，导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。
后来发现这些全连接层即使被去除，对于性能也没有什么影响，这样就显著降低了参数数量。
目前使用比较多的网络结构主要有ResNet(152-1000层），GooleNet(22层），VGGNet（19层）。大多数模型都是基于这几个模型上改进，采用新的优化算法，多模型融合等，这里重点介绍VGG。在这里插入图片描述
（图片来自网络）

二.简介

模型的名称——“VGG”

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TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络
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02-17 1936
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种非常强大的深度学习模型，广泛应用于图像分析、目标检测、图像生成等任务中。CNN 的核心思想是卷积操作和参数共享，卷积操作通过滑动滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行元素级的乘积和求和运算，从而提取局部特征。通过多个滤波器的组合，CNN 可以学习到不同层次的特征表示，从低级到高级的抽象特征。本节从传统全连接神经网络的缺陷为切入点，介绍了卷积神经网络的优势及其基本组件，并使用 TensorFlow 构建卷积神经网络。
基本卷积神经网络（CNN） —— AlexNet，VGG-Net，Inception系列，ResNet，DenseNet等
aift的专栏
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03-24 5672
背景简介 2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率，深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了更深的网络，文章中称为"VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS"，如VGG16，有16层，虽然现在看起来稀疏平常，但与 AlexNet 相比，翻了几倍。这个阶段，主要是没有解决网络太深梯度反向传播消失的问题，且受限于...
【VGG系列详解】
最新发布
2502_90678230的博客
02-21 495
以下是VGG块的详细说明：VGG块的结构1. 卷积层： - 每个VGG块包含多个连续的3x3卷积层。缺点计算量大：由于包含大量的卷积层和全连接层，VGG模型的计算量和参数数量都较大，训练和推理时间较长。以下是VGG架构的主要特点：主要特点重复的卷积块：VGG架构由多个卷积块组成，每个卷积块包含多个连续的3x3卷积层，随后是一个2x2的最大池化层。加深网络（如VGG系列）优点：1. 更强的特征提取能力：随着网络层数的增加，模型能够学习到更加抽象和复杂的特征，从而提高分类或检测的准确性。
卷积神经网络VGG
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09-23 7469
VGG网络结构相对比较简洁，整个网络结构中只用到了3×33\times33×3的卷积核和2×22\times22×2的最大池化，通过堆叠小的卷积核实现较大卷积的操作，通过这样的方式加深了网络的结构，但是在网络中还是出现计算量较大的情况，主要是出现在最后的几组全连接层，其中第一个全连接fc6的参数为25088×4096+4096=10276454425088×4096+4096=102764544。
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qq_38675397的博客
03-24 3430
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12-11 5174
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VGG卷积神经网络模型解析 一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-...
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