vgg16学习笔记

VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为A，A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration)，其中以D,E两种配置较为常用，分别称为VGG16和VGG19

上图中，每一列对应一种结构配置。例如，图中绿色部分即指明了VGG16所采用的结构。

我们针对VGG16进行具体分析发现，VGG16共包含：

• 13个卷积层（Convolutional Layer），分别用conv3-XXX表示
• 3个全连接层（Fully connected Layer）,分别用FC-XXXX表示
• 5个池化层（Pool layer）,分别用maxpool表示

其中，卷积层和全连接层具有权重系数，因此也被称为权重层，总数目为13+3=16，这即是

VGG16中16的来源。(池化层不涉及权重，因此不属于权重层&#

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