VGG卷积神经网络结构图画

时间: 2024-12-31 12:30:47 浏览: 63
### VGG 卷积神经网络架构 VGG 网络是由牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的经典卷积神经网络之一,因其出色的性能和简洁的设计而闻名。VGG 网络的主要特点是使用非常小的 (3×3) 卷积核,并通过堆叠多个这样的卷积层来增加网络深度。 #### 架构特点 - 使用 3x3 尺寸的小型卷积核,这种设计使得即使在网络较深的情况下也能有效提取特征[^2]。 - 每个卷积层后面通常跟着 ReLU 非线性激活函数。 - 多次应用最大池化操作以减少空间维度。 - 整体结构简单统一,在每一阶段重复相同类型的模块。 #### 结构细节 典型的 VGG16 和 VGG19 是两种最常见的版本: ##### VGG16 架构描述: ```plaintext Input: 224x224 RGB image Convolution layers: conv1_1 (64 filters), conv1_2 (64 filters) -> maxpooling conv2_1 (128 filters), conv2_2 (128 filters) -> maxpooling conv3_1 (256 filters), conv3_2 (256 filters), conv3_3 (256 filters) -> maxpooling conv4_1 (512 filters), conv4_2 (512 filters), conv4_3 (512 filters) -> maxpooling conv5_1 (512 filters), conv5_2 (512 filters), conv5_3 (512 filters) -> maxpooling Fully connected layers: fc6 (4096 units) fc7 (4096 units) Output layer: softmax classifier with number of classes as output size. ``` ##### VGG19 架构描述: 与 VGG16 类似,但在第三、第四和第五个卷积块中各多了一个额外的卷积层。 #### 图形展示 虽然无法直接在此处绘制图形,但可以参考下述文字说明理解其布局。对于更直观的理解,建议查阅相关论文或教材中的插图,如 Fig. 4 提供了不同类型深层 CNN 架构分类的信息。
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