深度学习研究理解10：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

本文是牛津大学 visual geometry group（VGG）Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年撰写的论文，主要探讨了深度对于网络的重要性；并建立了一个19层的深度网络获得了很好的结果；在ILSVRC上定位第一，分类第二。

一：摘要

……

从Alex-net发展而来的网络主要修改一下两个方面：

1，在第一个卷基层层使用更小的filter尺寸和间隔；

2，在整个图片和multi-scale上训练和测试图片。

二：网络配置

2.1配置

2.1.1 小的Filter尺寸为3*3

卷积的间隔s=1；3*3的卷基层有1个像素的填充。

1：3*3是最小的能够捕获上下左右和中心概念的尺寸。

2：两个3*3的卷基层的有限感受野是5*5；三个3*3的感受野是7*7，可以替代大的filter尺寸

3：多个3*3的卷基层比一个大尺寸filter卷基层有更多的非线性，使得判决函数更加具有判决性。

4：多个3*3的卷积层比一个大尺寸的filter有更少的参数，假设卷基层的输入和输出的特征图大小相同为C，那么三个3*3的卷积层参数个数3*（3*3*C*C）=27CC；一个7*7的卷积层参数为49CC；所以可以把三个3*3的filter看成是一个7*7filter的分解（中间层有非线性的分解）。

2.1.2 1*1 filter:

作用是在不影响输入输出维数的情况下，对输入线进行线性形变，然后通过Relu进行非线性处理，增加网络的非线性表达能力。

Pooling：2*2，间隔s=2；

2.2 结构

和之前流行的三阶段网络不通的是，本文是有5个max-pooling层，所以是5阶段卷积特征提取。每层的卷积个数从首阶段的64个开始，每个阶段增长一倍，直到达到最高的512个，然后保持。

基本结构A：

Input（224,224,3）→64F（3,3,3,1）→max-p(2,2)→128F（3,3,64,1）→max-p(2,2) →256F（3,3,128,1）→256F（3,3,256,1）→max-p(2,2)→512F（3,3,256,1）→512F（3,3,512,1）→max-p(2,2)→512F（3,3,256,1）→512F（3,3,512,1）→max-p(2,2)→4096fc→4096fc→1000softmax