vgg16网络结构详解
时间: 2023-11-04 20:43:17 浏览: 44
VGG16是一种卷积神经网络模型,主要由卷积层、池化层和全连接层组成,共有16层神经网络。其网络结构如下:
输入层:224 x 224 x 3的图像
卷积层1:64个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层2:64个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层1:大小为2 x 2,步长为2
卷积层3:128个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层4:128个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层2:大小为2 x 2,步长为2
卷积层5:256个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层6:256个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层7:256个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层3:大小为2 x 2,步长为2
卷积层8:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层9:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层10:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层4:大小为2 x 2,步长为2
卷积层11:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层12:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层13:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层5:大小为2 x 2,步长为2
全连接层1:4096个神经元,ReLU激活函数
全连接层2:4096个神经元,ReLU激活函数
全连接层3:1000个神经元,softmax输出
VGG16是一种经典的卷积神经网络模型,其网络结构简单清晰,具有较好的性能表现。
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