请描述VGG16模型的整体结构并写出每一层的名字
时间: 2023-06-01 17:05:14 浏览: 45
VGG16模型是一个深度卷积神经网络模型,包含了13个卷积层和3个全连接层。它的整体结构如下:
卷积层部分:
1. 输入层:224x224的RGB图像
2. 卷积层1-1:64个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
3. 卷积层1-2:64个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
4. 池化层1:大小为2x2,步长为2,使用最大池化
5. 卷积层2-1:128个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
6. 卷积层2-2:128个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
7. 池化层2:大小为2x2,步长为2,使用最大池化
8. 卷积层3-1:256个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
9. 卷积层3-2:256个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
10. 卷积层3-3:256个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
11. 池化层3:大小为2x2,步长为2,使用最大池化
12. 卷积层4-1:512个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
13. 卷积层4-2:512个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
14. 卷积层4-3:512个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
15. 池化层4:大小为2x2,步长为2,使用最大池化
16. 卷积层5-1:512个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
17. 卷积层5-2:512个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
18. 卷积层5-3:512个卷积核,大小为3x3,步长为1,填充为1,激活函数为ReLU
19. 池化层5:大小为2x2,步长为2,使用最大池化
全连接层部分:
20. 展开层:将最后一层卷积层的输出展平成一维向量
21. 全连接层1:4096个神经元,激活函数为ReLU
22. Dropout层1:随机丢弃50%的神经元,防止过拟合
23. 全连接层2:4096个神经元,激活函数为ReLU
24. Dropout层2:随机丢弃50%的神经元,防止过拟合
25. 全连接层3:1000个神经元,激活函数为Softmax,用于分类。
注意:VGG16模型种类较多,有细微差别,上述是较为通用的一种情况。