VGG-Net
VGG-Net
网络结构
VGG的输入被设置为224x244大小的RGB图像，在训练集图像上对所有图像计算RGB均值，然后把图像作为输入传入VGG卷积网络，使用3x3或者1x1的filter，卷积步长被固定1。VGG全连接层有3层，根据卷积层+全连接层总数目的不同可以从VGG11 ～ VGG19，最少的VGG11有8个卷积层与3个全连接层，最多的VGG19有16个卷积层+3个全连接层。
网络参数
| 名称 | 参数 |
|---|---|
| 输入大小 | 224 * 224 |
| 预处理 | 减去均值 |
| 卷积核 | 3 * 3、1 * 1 |
| padding | 1 |
| max-pooling | 2 * 2 |
| 激活函数 | relu |
1x1卷积核：降维，增加非线性
3x3卷积核：多个卷积核叠加，增加空间感受野，减少参数
模型原理
VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，7x7，5x5）。对于给定的感受野（与输出有关的输入图片的局部大小），采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核，因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且代价还比较小（参数更少）。
在VGG中，使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核，使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。
优点
- VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。
- 几个小滤波器（3x3）卷积层的组合比一个大滤波器（5x5或7x7）卷积层好：
- 验证了通过不断加深网络结构可以提升性能。
缺点
VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。
VGG-16
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41423739、https://blog.csdn.net/chenyuping333/article/details/82250931
