46、深入了解VGG16：架构、滤波器可视化与对抗样本

深入了解VGG16：架构、滤波器可视化与对抗样本

1. VGG16简介

VGG16是一个更强大的卷积神经网络，它经过训练可以分析彩色照片，并通过为1000个不同类别分配概率来识别每张照片中的主要对象。它在一个著名的数据集上进行训练，该数据集是2014年ILSVRC竞赛的一部分。ILSVRC代表ImageNet大规模视觉识别挑战，其图片数据库通常被称为ImageNet数据库，可在线免费获取，至今仍广泛用于训练和测试新网络。

原始的ImageNet数据库包含120万张图像，每张图像都手动标记了1000个标签中的一个，描述照片中最突出的对象。VGG16在竞赛中赢得了一项分类任务，打破了准确率记录。VGG代表视觉几何组，16指网络的16个计算层（还有一些如dropout和flatten的实用层不进行计算）。

VGG16至今仍很受欢迎，原因在于它在图像分类方面表现出色，结构简单易于修改和实验，作者还发布了所有权重和训练数据的预处理方法，而且每个深度学习库都能轻松在代码中创建一个完全训练好的VGG16实例。因此，VGG16常作为图像分类项目的起点。

2. VGG16架构

VGG16的大部分工作由一系列卷积层完成，过程中会出现实用层，最后是一些扁平化和全连接层。在将数据输入模型之前，必须按照作者预处理训练数据的方式进行预处理，即确保每个通道的所有像素都减去一个特定值。为便于讨论网络中张量的形状，假设每个输入图像的高度和宽度为224，与网络训练的Imagenet数据维度匹配，且颜色已正确预处理。

VGG16架构可分为六组层，这些分组只是为了便于讨论相关层。前几组结构相同：两到三层卷积后接一个池化层。具体如下：
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