vgg16网络结构详解
时间: 2023-07-11 13:58:33 浏览: 86
VGG16是一种深度卷积神经网络,由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出。
VGG16网络结构包含13个卷积层和3个全连接层,其特点是采用小的3x3卷积核,不同的层次使用相同的卷积核大小,并且在每个卷积层后面跟随一个ReLU激活函数和一个2x2的最大池化层。
具体地,VGG16网络结构如下:
输入层:224x224x3的图像
卷积层1:64个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层2:64个3x3的卷积核,ReLU激活函数,2x2的最大池化层
卷积层3:128个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层4:128个3x3的卷积核,ReLU激活函数,2x2的最大池化层
卷积层5:256个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层6:256个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层7:256个3x3的卷积核,ReLU激活函数,2x2的最大池化层
卷积层8:512个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层9:512个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层10:512个3x3的卷积核,ReLU激活函数,2x2的最大池化层
卷积层11:512个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层12:512个3x3的卷积核,ReLU激活函数
卷积层13:512个3x3的卷积核,ReLU激活函数,2x2的最大池化层
全连接层1:4096个神经元,ReLU激活函数
全连接层2:4096个神经元,ReLU激活函数
全连接层3:1000个神经元,softmax激活函数
输出层:1000个类别的概率分布
VGG16网络结构的参数量非常大,需要大量的计算资源和时间来训练和测试。但是,它在图像分类任务上表现非常出色,成为了当时最先进的卷积神经网络之一。