vgg16各层参数个数

VGG16是一种常用的卷积神经网络模型，由16层卷积层和全连接层组成，其中每一层都具备有不同的参数个数。具体而言，VGG16的各层参数个数如下：

1. 输入层：没有参数。

2. 卷积层1-1：具有64个卷积核，每个卷积核的大小为3×3，对应的参数个数为3×3×3×64=1,728。

3. 卷积层1-2：同卷积层1-1，具有64个卷积核，对应的参数个数为1,728。

4. 最大池化层1：没有参数。

5. 卷积层2-1：具有128个卷积核，每个卷积核的大小为3×3，对应的参数个数为3×3×64×128=73,728。

6. 卷积层2-2：同卷积层2-1，具有128个卷积核，对应的参数个数为73,728。

7. 最大池化层2：没有参数。

8. 卷积层3-1：具有256个卷积核，每个卷积核的大小为3×3，对应的参数个数为3×3×128×256=294,912。

9. 卷积层3-2：同卷积层3-1，具有256个卷积核，对应的参数个数为294,912。

10. 卷积层3-3：同卷积层3-1，具有256个卷积核，对应的参数个数为294,912。

11. 最大池化层3：没有参数。

12. 卷积层4-1：具有512个卷积核，每个卷积核的大小为3×3，对应的参数个数为3×3×256×512=1,179,648。

13. 卷积层4-2：同卷积层4-1，具有512个卷积核，对应的参数个数为1,179,648。

14. 卷积层4-3：同卷积层4-1，具有512个卷积核，对应的参数个数为1,179,648。

15. 最大池化层4：没有参数。

16. 卷积层5-1：具有512个卷积核，每个卷积核的大小为3×3，对应的参数个数为3×3×512×512=2,359,296。

17. 卷积层5-2：同卷积层5-1，具有512个卷积核，对应的参数个数为2,359,296。

18. 卷积层5-3：同卷积层5-1，具有512个卷积核，对应的参数个数为2,359,296。

19. 最大池化层5：没有参数。

20. 全连接层6：有4,719,616个参数。

21. 全连接层7：具有4096个神经元，对应的参数个数为4,096×4,719,616=16,777,216。

22. 全连接层8：具有4096个神经元，对应的参数个数为4,096×4,096=16,777,216。

23. 输出层：具有1000个神经元，对应的参数个数为4,096×1,000=4,096,000。

综上所述，VGG16的各层参数个数为：1,385,5888。