5.VGG Net ( Visual Geometry Group)

Visual Geometry Group 视觉几何组

VGGNet网络证明了增加网络深度有利于分类精度，使错误率下降。VGGNet模型应用到其它图像数据集上泛化性也很好。

(1).结构简洁：卷积层+ReLU、最大池化层、全连接层、Softmax输出层。

(2).使用连续几个较小卷积核(3*3)替换AlexNet中的较大卷积核且采用same padding(即p=(f-1)/2)，既减少参数，又进行了更多的非线性映射，可以增加网络的拟合能力。分为5段卷积，每段包括2至4卷积层。

(3).最大池化，小池化核(2*2)，stride为2。

(4).通道数即feature maps数逐渐翻倍增加，使得更多的信息可以被提取出来。

(5).训练时将同一张图像缩放到不同的大小，在随机裁剪到224*224大小以及随机水平翻转，增加训练数据量。

(6).在测试阶段，将3个全连接层替换为3个卷积层，这样输入层可以接收任意宽或高的图像。

VGG-16(13个卷积层+3个全连接层)与VGG-19(16个卷积层+3个全连接层)的区别：

(1).VGG-16：2个卷积层+Max Pooling+2个卷积层+Max Pooling+3个卷积层+Max Pooling+3个卷积层+Max Pooling+3个卷积层+Max Pooling+3个全连接层。
 

参考文章