《AI安全之对抗样本入门》—1.3.6 VGG的结构
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.6节，作者是兜哥。
1.3.6 VGG的结构
牛津大学VGG（Visual Geometry Group）组在2014年ILSVRC提出了VGG模型。该模型相比以往模型进一步加宽和加深了网络结构，它的核心是五组卷积操作，每两组之间做Max-Pooling空间降维。同一组内采用多次连续的3×3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增加至最深组的512，同一组内的卷积核数目是一样的。卷积之后接两层全连接层，之后是分类层。由于每组内卷积层的不同，有11、13、16、19层这几种模型，图1-21展示了一个16层的网络结构。VGG模型结构相对简洁，提出之后也有很多文章基于此模型进行研究，如在ImageNet上首次公开的超过人眼识别的模型正是借鉴了VGG模型的结构。
图1-21 VGG结构图
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