vgg16模型代码图像分类101类别

VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，由Oxford的Visual Geometry Group开发。它在2014年的ImageNet图像分类比赛中获得了第二名。VGG16使用小尺寸的卷积核(3x3)和更深的网络结构来提高准确率。

VGG16模型包括13个卷积层和3个全连接层，其中前13个卷积层都是使用3x3的卷积核，后面的两个全连接层包含4096个神经元，最后一个全连接层包含101个神经元，用于输出每一类别的概率。

以下是vgg16模型代码图像分类101类别的实现示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

model = Sequential()

# 第一层卷积层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))

# 第二层卷积层
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))

# 第三层卷积层
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))

# 第四层卷积层
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))

# 第五层卷积层
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))

# 全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(4096, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(4096, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(101, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])