vgg16 图像分类

VGG16是一种经典的卷积神经网络架构，用于图像分类任务。它由16个卷积层和3个全连接层组成。每个卷积层都使用3x3的卷积核，步幅为1，并采用ReLU激活函数。在每个卷积层之后都会进行2x2的最大池化操作来减小特征图的尺寸。

VGG16的最后三个全连接层用于输出分类结果。在这些全连接层之前，通过将最后一个卷积层的输出展平成一维向量，然后连接到全连接层。最后一个全连接层的输出经过Softmax函数进行概率化，用于多分类任务。

VGG16在训练数据集ImageNet上取得了很好的性能，成为了图像分类领域中的重要参考模型。它的设计简单而有效，但也导致了参数量较大和计算量较高的问题。