VGG 模型

本文主要是介绍VGG 模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》阅读笔记

这篇论文从网络深度方向研究得出这个结论：
“ a deep net with small filters outperforms a shallow net with larger filters.”

实验

论文做了这样一个实验：

从左到右网络整体结构不变，有5个max-pooling层，所以是5阶段卷积特征提取。但是每个阶段用到的卷积层数有所不同：

1. A-LRN相比A多了一个LRN层，为了是验证LRN层是否对分类结果有所帮助。
2. A，B，D，E 每个阶段卷积层数目依次增加（论文中称这一组卷积层为一个卷积栈），全连接层配置相同。
3. C和B相比，C多了 1×1 $1 \times 1$的卷积层，验证$1 \times 1$卷积层引入的非线性是否能提升分类效果。
4. D和C相比，将$1 \times 1$的卷积核替换为$3 \times 3$，验证卷积核大小对结果的影响。

结果

通过对比实验，结果如下：

1. LRN并没有对结果造成实质性的提升，因此在VGG-16和VGG-19中去掉了LRN层。

2. 随着卷积层数目的增加，分类错误率逐渐下降。本文中，19层的网络分类效果达到饱和。对于更大的数据集，网络层数可能会更深。

3. $1 \times 1$卷积层引入的非线性确实提升了分类效果。这里说明下，$1 \times 1$卷积层本身是不能引入非线性的，实质上只是做了一个线性变换，非线性来自卷积后的ReLU操作！

4. $3 \times 3$的卷积核比$1 \times 1$的卷积核效果更好，这是由于$3 \times 3$的卷积更能捕捉到全局信息。

原因

接着说明下这样设计的原因：
多个$3 \times 3$的卷积组合可以达到更好的效果，因为：

1. 两个$3 \times 3$的卷积组合可以达到一个$5 \times 5$的接受域，同理三个$3 \times 3$的卷积组合能达到一个$7 \times 7$的接受域。
2. 由于每个卷积层后面都连接一个ReLU层，因此多个$3 \times 3$的卷积层会比一个卷积层引入更强的非线性。
3. 虽然卷积层数量增加，但是整体的参数量减少，比如说三个$3 \times 3$的卷积栈，每个卷积层的通道数为C，对比的一个$7 \times 7$的卷积层（通道数也为C），前者参数的数目为$3\times (3^2\times C^2)=27C^2$，后者为$1\times (7^2\times C^2)=49C^2$。

论文更具体的解释： Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition(VGG模型)

这篇关于VGG 模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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