vgg16卷积层代码

VGG16的卷积层代码可以使用一个名为ConvPool的类来进行封装。这个类继承自fluid.dygraph.Layer。在这个类中，使用了不同的卷积核数量和池化操作来实现不同的卷积层。例如，第一次经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling；第二次经过两次128个卷积核卷积后，采用pooling；再经过3次256个卷积核卷积后，采用pooling；再经过3次512个卷积核卷积，采用pooling；最后经过三次全连接。因为网络层数很多，所以使用了ConvPool类进行封装，以便简化代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用卷积神经网络VGG-16完成是否佩戴口罩的分类模型之网络参数配置详解(Python+PaddlePaddle)](https://download.csdn.net/download/weixin_38530211/14854272)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [VGG16网络结构与代码](https://blog.csdn.net/m0_56247038/article/details/125044813)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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