VGG卷积神经网络结构图画

### VGG 卷积神经网络架构

VGG 网络是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的经典卷积神经网络之一，因其出色的性能和简洁的设计而闻名。VGG 网络的主要特点是使用非常小的 (3×3) 卷积核，并通过堆叠多个这样的卷积层来增加网络深度。

#### 架构特点
- 使用 3x3 尺寸的小型卷积核，这种设计使得即使在网络较深的情况下也能有效提取特征[^2]。
- 每个卷积层后面通常跟着 ReLU 非线性激活函数。
- 多次应用最大池化操作以减少空间维度。
- 整体结构简单统一，在每一阶段重复相同类型的模块。

#### 结构细节
典型的 VGG16 和 VGG19 是两种最常见的版本：

##### VGG16 架构描述：

Input: 224x224 RGB image
Convolution layers:
    conv1_1 (64 filters), conv1_2 (64 filters) -> maxpooling
    conv2_1 (128 filters), conv2_2 (128 filters) -> maxpooling
    conv3_1 (256 filters), conv3_2 (256 filters), conv3_3 (256 filters) -> maxpooling
    conv4_1 (512 filters), conv4_2 (512 filters), conv4_3 (512 filters) -> maxpooling
    conv5_1 (512 filters), conv5_2 (512 filters), conv5_3 (512 filters) -> maxpooling
    
Fully connected layers:
    fc6 (4096 units)
    fc7 (4096 units)
Output layer:
    softmax classifier with number of classes as output size.

##### VGG19 架构描述：
与 VGG16 类似，但在第三、第四和第五个卷积块中各多了一个额外的卷积层。

#### 图形展示
虽然无法直接在此处绘制图形，但可以参考下述文字说明理解其布局。对于更直观的理解，建议查阅相关论文或教材中的插图，如 Fig. 4 提供了不同类型深层 CNN 架构分类的信息。