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是一个功能强大的卷积神经网络，它经过训练用于分析彩色照片，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，其使用的图像数据库通常被称为ImageNet数据库。这个数据库包含120万张图像，每张图像都手动标记了1000个标签之一，描述照片中最突出的对象。

VGG16在竞赛中获胜，打破了准确率记录，即使多年过去，它仍然很受欢迎。这主要是因为它在图像分类方面表现出色，结构简单，易于修改和实验。其开发者公开了所有权重以及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，因此它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，过程中会出现一些实用层，最后是一些扁平化和全连接层。在将数据输入模型之前，必须按照开发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。为了更好地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，以匹配网络训练时使用的ImageNet数据的维度，并且颜色已正确预处理。

VGG16的架构可以分为六个概念性的层组，前几个组具有相同的结构：两到三层卷积层后接一个池化层。具体如下：
- 组1 ：输入为224x224x3的张量，先用64个3x3的滤波器进行卷积，再用64个新的3x3滤波器卷积，最后使用2x2的最大池化层将输出张量的高度和宽度减半，输