VGG16网络结构图
时间: 2025-01-09 15:55:37 浏览: 91
### VGG16 网络架构图解
VGG16 是一种经典的卷积神经网络结构,在计算机视觉领域广泛应用。该网络由牛津大学的 Visual Geometry Group (VGG) 提出,具有显著特点:通过堆叠多个小型($3 \times 3$)卷积核来增加网络深度而不大幅提高计算复杂度。
#### 特征提取部分
VGG16 的特征提取模块主要由一系列 $3 \times 3$ 卷积层组成,每组卷积操作之后接有最大池化层用于降维处理。具体来说:
- 输入尺寸为 $224\times224\times3$
- 使用零填充使得输入输出保持相同的空间维度 ($\text{padding}=1$),步幅设为 $\text{stride}=1$
- 每经过一组卷积层后应用一次 $2\times2$, stride=2 的最大池化(Max Pooling)
| 层级 | 类型 | 输出形状 |
|-----|
| Conv | CONV(64,3×3)| 224 × 224 × 64 |
| | MAXPOOL | 112 × 112 × 64 |
| Conv | CONV(128,3×3)| 112 × 112 × 128 |
| | MAXPOOL | 56 × 56 × 128 |
| Conv | CONV(256,3×3),CONV(256,3×3) | 56 × 56 × 256 |
| | MAXPOOL | 28 × 28 × 256 |
| Conv | CONV(512,3×3),CONV(512,3×3) | 28 × 28 × 512 |
| | MAXPOOL | 14 × 14 × 512 |
| Conv | CONV(512,3×3),CONV(512,3×3) | 14 × 14 × 512 |
| | MAXPOOL | 7 × 7 × 512 |
上述表格展示了每一阶段的主要组件及其对应的输出张量大小变化情况[^3]。
#### 分类器部分
在网络的最后一部分包含了三个全连接层(Dense Layer),其中前两个各含有4096个节点并配有ReLU激活函数;最后一个则依据具体的任务需求而定——对于ImageNet数据集而言,则是一个拥有1000个单元且采用Softmax作为激活函数的层,负责给出预测类别概率分布。
```python
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)
print(model.summary())
```
这段Python代码可以加载预训练好的VGG16模型,并打印其完整的层次结构概览[^1]。
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