《深度学习》之 VGG卷积神经网络 原理 详解

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#神经网络 #卷积 #深度学习

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。

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”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group，该Group研究范围包括了机器学习到移动机器人。下面是一段来自网络对同年GoogLeNet和VGG的描述：
“GoogLeNet和V

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深度学习卷积神经网络（CNN）全析：原理、实战、前沿，开启 AI 视觉新时代
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-30 2082
摘要：本文全方位解读卷积神经网络（CNN）。开篇回溯神经网络发展，凸显CNN处理结构化数据的崛起之势，介绍其在多领域的变革之力。接着详解CNN架构，剖析卷积、池化、全连接层与激活函数原理，深挖数学本质，搭配Python实操展示应用流程，猫狗分类案例尽显效果。还涵盖拓展优化、跨领域融合创新，探讨挑战应对。更追踪前沿融合，分享工程技巧，深挖行业案例，助力CNN科普教育，展望其引领AI未来走向。
VGG网络原理深度解析
qq_38675397的博客
03-24 3552
正文 1.原理解析 2.网络结构 3.网络训练 dropput 训练技巧 4.VGG代码实现 论文名：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition 下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 正文 VGG是在AlexNet的基础上通过增加...
经典卷积神经网络-VGGNet
houjingchuan的博客
01-01 2775
VGG是Oxford的isualeometryroup的组提出的。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。本文使用Pytorch复现了VGG-16并在CIFAR10数据集上进行训练和预测。
经典卷积神经网路——VGG
最新发布
2301_80118964的博客
12-01 350
VGG网络是牛津大学提出的经典卷积神经网络架构，以3×3小卷积核堆叠和深度结构著称。典型版本VGG16包含13个卷积层和3个全连接层，通过连续小卷积核增强特征提取能力。虽然全连接层参数量大、训练成本高，但其简洁结构使其成为优秀的迁移学习基础模型。本文详细解析了VGG的网络结构、PyTorch实现方法，并在FashionMNIST数据集上完成训练测试，验证了其图像分类性能。实验结果显示，经过50轮训练后模型测试准确率可达90%以上。尽管VGG已被ResNet等新架构超越，但其设计理念仍深刻影响深度学习发展。
卷积神经网络3——VGG（使用块的网络）（ImageNet-2014 NO.2）
weixin_52963585的博客
05-21 1395
虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。于是出现了使用块的思想，通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的架构。 VGGNet网络结构简洁，迁移到其他图片数据上的泛化性能非常好。VGGNet现在依然经常被用来提取图像特征，该网络训练后的模型参数在其官网上开源了，可以用来在图像分类任务上进行在训练，即：提供了非常好的初始化权重，使用较为广泛。 一个VGG块与经典卷积神经网络的基本组成部分类似，由一系列卷积层组
卷积神经网络VGG
null的专栏
09-23 7749
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。
VGG网络原理介绍
ZXY115019的博客
12-11 5501
VGG的起源 VGG网络起源于Simonyan 和Zisserman的文章Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition，其中VGG是两位作者所在的牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）的缩写。 VGG网络在2014年ImageNet图像分类与定位挑战赛中获得分类任务的第...
【深度学习领域】卷积神经网络CNN原理详解及其在图像处理中的应用：从基础结构到多层卷积与经典网络结构分析
05-08
卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度学习架构，专为处理具有网格状拓扑结构的数据而设计，例如时间序列数据（一维网格）和图像数据（二维网格）。CNN在图像处理中的应用尤为突出，能够在没有进行传统图像处理技术所...
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05-20
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VGG卷积神经网络模型解析
weixin_34009794的博客
04-19 979
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-...
经典卷积神经网络结构——VGG网络结构详解（卷积神经网络入门，Keras代码实现）
qq_33037903的博客
03-24 6247
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...
深度学习经典卷积神经网络之VGGNet
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marsjhao Blog
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556 VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet
卷积神经网络——VGG
Desperado的博客
11-09 7808
使用块的网络（VGG） VGG使用了模块化的神经网络结构，很容易重复各层的模式。 1.VGG块 VGG块与基本卷积神经网络的基础组成部分类似： 3×3 卷积核、填充为 1（保持高度和宽度）的卷积层 非线性激活函数，如ReLU 2×2 池化窗口、步幅为 2（每个块后的分辨率减半）的最大汇聚层 代码： 来自 动手学习深度学习 '''pytorch实现''' import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def vgg_
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05-07 1861
VGG VGG历史 VGG(Visual Geometry Group)全称Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition 具体内容 常用D的配置选择 13个卷积层，5个下采样层（池化层），三个全连接层，
卷积神经网络：VGG
Wei_sx的博客
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VGG 网络以其简洁而深厚的结构在计算机视觉领域产生了深远的影响，许多后续的现代网络架构都受到了它的启发。
深谈VGG卷积神经网络
MosterSakura的博客
04-10 2492
一、VGG的创新点 （一）使用了更小的卷积核 在vgg出现之前，大多数网络比如alexnet用的都是大卷积核提取特征，但是vgg采用堆叠小卷积核来达到大卷积核的方式，最显著的优点有两个： 1、堆叠3*3卷积核在和7*7卷积核达到相同效果时，产生的参数更小，计算如下 一个7*7卷积核的参数量：7*7*C*C=49*C*C 三个3*3卷积核的参数量：3*3*3*C*C=27*C*C 2、由于使用了小卷积核，可以在每一层后加上非线性激活函数，增强了模型的学习能力，增加特征抽象能力。 （二）小池化核
动手深度学习笔记（三十八）7.2. 使用块的网络（VGG）
juluwangriyue的博客
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动手深度学习笔记（三十八）7.2. 使用块的网络（VGG）7.2. 使用块的网络（VGG）7.2.1. VGG块7.2.2. VGG网络7.2.3. 训练模型7.2.4. 小结7.2.5. 练习 7.2. 使用块的网络（VGG） 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究
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