vgg16模型结构图

VGG16模型的结构图如下所示：

1. 输入层（Input Layer）

2. 卷积层1-1（Convolutional Layer）：64个卷积核

3. 卷积层1-2（Convolutional Layer）：64个卷积核

4. 池化层1（Pooling Layer）

5. 卷积层2-1（Convolutional Layer）：128个卷积核

6. 卷积层2-2（Convolutional Layer）：128个卷积核

7. 池化层2（Pooling Layer）

8. 卷积层3-1（Convolutional Layer）：256个卷积核

9. 卷积层3-2（Convolutional Layer）：256个卷积核

10. 卷积层3-3（Convolutional Layer）：256个卷积核

11. 池化层3（Pooling Layer）

12. 卷积层4-1（Convolutional Layer）：512个卷积核

13. 卷积层4-2（Convolutional Layer）：512个卷积核

14. 卷积层4-3（Convolutional Layer）：512个卷积核

15. 池化层4（Pooling Layer）

16. 卷积层5-1（Convolutional Layer）：512个卷积核

17. 卷积层5-2（Convolutional Layer）：512个卷积核

18. 卷积层5-3（Convolutional Layer）：512个卷积核

19. 池化层5（Pooling Layer）

20. 全连接层1（Fully Connected Layer）：4096个神经元

21. 全连接层2（Fully Connected Layer）：4096个神经元

22. 全连接层3（Fully Connected Layer）：1000个神经元（用于分类任务）

请注意，这只是VGG16模型的基本结构图，具体的细节和参数可能会有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【深度学习】全面理解VGG16模型](https://blog.csdn.net/Resume_f/article/details/92800997)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [VGG-16网络结构详解](https://blog.csdn.net/qq_45998041/article/details/114626473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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