VGG16神经网络模型

VGG16是一种卷积神经网络模型，由牛津大学计算机视觉小组开发。它是2014年ImageNet大规模视觉识别竞赛的第二名，该竞赛是一个视觉对象识别挑战，其中包含超过100万张图像，分为1000个类别。VGG16模型的主要特点是其深度，它有16个卷积层和3个全连接层，因此得名VGG16。以下是VGG16模型的详细结构：

1. 输入层：224x224x3的图像
2. 卷积层1-1：64个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
3. 卷积层1-2：64个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
4. 池化层1：2x2的最大池化层，步幅为2
5. 卷积层2-1：128个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
6. 卷积层2-2：128个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
7. 池化层2：2x2的最大池化层，步幅为2
8. 卷积层3-1：256个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
9. 卷积层3-2：256个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
10. 卷积层3-3：256个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
11. 池化层3：2x2的最大池化层，步幅为2
12. 卷积层4-1：512个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
13. 卷积层4-2：512个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
14. 卷积层4-3：512个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
15. 池化层4：2x2的最大池化层，步幅为2
16. 卷积层5-1：512个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
17. 卷积层5-2：512个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
18. 卷积层5-3：512个3x3的卷积核，ReLU激活函数，SAME填充
19. 池化层5：2x2的最大池化层，步幅为2
20. 全连接层1：4096个神经元，ReLU激活函数
21. Dropout1：0.5的丢弃率
22. 全连接层2：4096个神经元，ReLU激活函数
23. Dropout2：0.5的丢弃率
24. 全连接层3：1000个神经元，softmax激活函数