卷积神经网络CNN---VGG

VGG 网络可以分为两部分：第⼀部分主要由卷积层和汇聚层组成，第⼆部分由全连接层组成。

论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

年份：2014年

一、VGG块

每一个块由以下两个部分组成：

（1）3 × 3 卷积核、填充为 1（保持⾼度和宽度）的卷积层，n个

（2）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，1个

（3）每一块的最后一个卷积后会先ReLU激活函数，然后再进行池化。

 

二、VGG架构

1、VGG16

本文以VGG16为例，下图是14年比赛时候的VGG16.

输入为大小为224*224*3

第一个VGG块，两次卷积，通道数是64，输出为224*224*64；一次池化，输出为112*112*64.

第二个VGG块，两次卷积，通道数是128，输出为112*11