vgg16网络模型结构图
时间: 2024-04-27 10:16:48 浏览: 159
VGG16是一种经典的卷积神经网络模型,它在2014年由牛津大学的研究团队提出。VGG16的网络结构相对简单,主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
具体来说,VGG16包含了16个卷积层和3个全连接层。其中,卷积层主要用于提取图像的特征,而全连接层则用于分类任务。
下面是VGG16的网络模型结构图:
输入层(224x224x3)
卷积层1-1:64个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
卷积层1-2:64个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU池化层1:2x2的最大池化,步长为2
卷积层2-1:128个3x3的卷积核,步长为1padding为1,激活函数为ReLU
卷积层2-2:128个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
池化层2:2x2的最大池化,步长为2
卷积层3-1:256个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
卷积层3-2:256个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
卷积层3-3:256个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
池化层3:2x2的最大池化,步长为2
卷积层4-1:512个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
卷积层4-2:512个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
卷积层4-3:512个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
池化层4:2x2的最大池化,步长为2
卷积层5-1:512个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
卷积层5-2:512个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
卷积层5-3:512个3x3的卷积核,步长为1,padding为1,激活函数为ReLU
池化层5:2x2的最大池化,步长为2
全连接层1:4096个神经元,激活函数为ReLU
全连接层2:4096个神经元,激活函数为ReLU
全连接层3:1000个神经元,激活函数为Softmax
输出层(1000个类别)
阅读全文