VGG19网络结构简介 - CSDN文库

VGG19是一个深度卷积神经网络，由牛津大学的研究团队开发。它是VGG系列模型中的一种，具有19层深度，其中包含16个卷积层和3个全连接层。其主要特点是网络结构比较简单，卷积层全部使用3x3的卷积核，且每个卷积层后面都跟有一个ReLU激活函数和一个2x2的最大池化层。其网络结构如下所示： ``` Input (224x224x3) Conv3-64 ReLU Conv3-64 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-128 ReLU Conv3-128 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-256 ReLU Conv3-256 ReLU Conv3-256 ReLU Conv3-256 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU MaxPool2D (2x2) Flatten Dense ReLU Dropout (0.5) Dense ReLU Dropout (0.5) Dense (1000) Softmax ``` VGG19的最后一层是一个包含1000个神经元的全连接层，用于分类任务，可以根据具体的应用场景进行调整。

相关问题

vgg19网络结构

VGG19是一个深度卷积神经网络，由牛津大学的研究团队开发。它是VGG系列模型中的一种，具有19层深度，其中包含16个卷积层和3个全连接层。其主要特点是网络结构比较简单，卷积层全部使用3x3的卷积核，且每个卷积层后面都跟有一个ReLU激活函数和一个2x2的最大池化层。其网络结构如下所示： ``` Input (224x224x3) Conv3-64 ReLU Conv3-64 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-128 ReLU Conv3-128 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-256 ReLU Conv3-256 ReLU Conv3-256 ReLU Conv3-256 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU MaxPool2D (2x2) Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU Conv3-512 ReLU MaxPool2D (2x2) Flatten Dense ReLU Dropout (0.5) Dense ReLU Dropout (0.5) Dense (1000) Softmax ``` VGG19的最后一层是一个包含1000个神经元的全连接层，用于分类任务，可以根据具体的应用场景进行调整。

vgg19网络结构详解

VGG19是一种深度卷积神经网络（CNN），由牛津大学计算机视觉组发明。它是VGGNet的一个变种，具有19个卷积层和3个全连接层。下面是VGG19的网络结构详解： 1. 输入层：VGG19的输入层接受一张大小为224x224的RGB图像。 2. 卷积层1: VGG19的第一层是7x7的卷积核，数量为64，步幅为2，填充为same。激活函数使用ReLU。 3. 卷积层2: VGG19的第二层是5x5的卷积核，数量为64，步幅为2，填充为same。激活函数使用ReLU。 4. 池化层1: VGG19的第三层是2x2的最大池化层，步幅为2。 5. 卷积层3: VGG19的第四层是3x3的卷积核，数量为128，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 6. 卷积层4: VGG19的第五层是3x3的卷积核，数量为128，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 7. 池化层2: VGG19的第六层是2x2的最大池化层，步幅为2。 8. 卷积层5: VGG19的第七层是3x3的卷积核，数量为256，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 9. 卷积层6: VGG19的第八层是3x3的卷积核，数量为256，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 10. 卷积层7: VGG19的第九层是3x3的卷积核，数量为256，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 11. 卷积层8: VGG19的第十层是3x3的卷积核，数量为256，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 12. 池化层3: VGG19的第十一层是2x2的最大池化层，步幅为2。 13. 卷积层9: VGG19的第十二层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 14. 卷积层10: VGG19的第十三层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 15. 卷积层11: VGG19的第十四层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 16. 卷积层12: VGG19的第十五层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 17. 池化层4: VGG19的第十六层是2x2的最大池化层，步幅为2。 18. 卷积层13: VGG19的第十七层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 19. 卷积层14: VGG19的第十八层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 20. 卷积层15: VGG19的第十九层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 21. 卷积层16: VGG19的第二十层是3x3的卷积核，数量为512，步幅为1，填充为same。激活函数使用ReLU。 22. 池化层5: VGG19的第二十一层是2x2的最大池化层，步幅为2。 23. 全连接层1: VGG19的第二十二层是4096个神经元的全连接层，激活函数使用ReLU。 24. Dropout层1: VGG19的第二十三层是一个Dropout层，防止过拟合。 25. 全连接层2: VGG19的第二十四层是4096个神经元的全连接层，激活函数使用ReLU。 26. Dropout层2: VGG19的第二十五层是一个Dropout层，防止过拟合。 27. 全连接层3: VGG19的第二十六层是1000个神经元的全连接层，用于输出分类结果。总结：VGG19是一个非常深的卷积神经网络，它的网络结构非常简单而清晰，通过多次重复使用3x3的卷积核和2x2的最大池化层来增加网络深度，同时使用Dropout层来防止过拟合。

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