深度学习中VGG模型的第3版本

目标

• 知道VGG网络结构的特点
• 能够利用VGG完成图像分类

在2014年期间

1.VGG的网络架构

可以说VGG是一种加深版的AlexNet模型。其整体架构主要由卷积层与全连接层依次组合构成。相较于AlexNet的主要区别在于它采用了全部采用了3×3的小尺寸卷积核。如图所示展示了其具体的网络布局。

VGGNet主要采用的是全尺寸为3×3的小卷积层以及大小为2×2的下采样层；通过逐步增加网络深度以提高模型效能；基于简单模块的反复堆叠能够有效构建深层结构

在TensorFlow.keras中实现VGG模型，在接下来需要构建VGG模块时，请遵循以下步骤进行设计与搭建。其基本