VGG网络结构分析_vgg网络结构图

一：VGG详解

本节主要对VGG网络结构做一个详细的解读，并针对它所在Alexnet上做出的改动做详解的分析。
首先，附上一张VGG的网络结构图：

由上图所知，VGG一共有五段卷积，每段卷积之后紧接着最大池化层，作者一共实验了6种网络结构。分别是VGG-11，VGG-13,VGG-16,VGG-19，网络的输入是224*224大小的图像，输出是图像分类结果（本文只针对网络在图像分类任务上，图像定位任务上暂不做分析）
接下来开始对VGG做详细的分析，首先VGG是基于Alexnet网络的，VGG在Alexnet基础上对深度神经网络在深度和宽度上做了更多深入的研究，业界普遍认为，更深的网络具有比浅网络更强的表达能力，更能刻画现实，完成更复杂的任务。
首先，VGG与Alexnet相比，具有如下改进几点：

• 去掉了LRN层，作者发现深度网络中LRN的作用并不明显，干脆取消了
• 采用更小的卷积核-3x3，Alexnet中使用了更大的卷积核，比如有7x7的，因此VGG相对于Alexnet而言，参数量更少
• 池化核变小，VGG中的池化核是2x2，stride为2，Alexnet池化核是3x3，步长为2

这样做改进都是有一些原因的，首先为了更好的探究深度对网络的影响，必须要解决参数量的问题，更深的网络意味着更多的参数，训练更困难，使用大卷积核时尤其明显。作者通过分析，认为由于卷积神经网络的特性，3x3大小的卷积核足以捕捉到横、竖以及斜对角像素的变化。使用大卷积核会带来参数量的爆炸不说，而且图像中会存在一些部分被多次卷积，可能会给特征提取带来困难，所以在VGG中，普遍使用3x3的卷积。
另外在VGG网络的最后几层使用了三层全连接层，最终接一个softmax，事实上，这三层全连接层的参数在VGG的整体参数中占据了很大一部分，不过就目前来讲，为了减少参数量，后几层的全连接网络都被全剧平均池化（$global$ $average$ $pooling$）和卷积操作代替了，但是全局平均池化也有很大的优点，下文会详细介绍。

众所周知，VGG是一个良好的特征提取器，其与训练好的模型也经常被用来做其他事情，比如计算perceptual loss(风格迁移和超分辨率任务中)，尽管现在resnet和inception网络等等具有很高的精度和更加简便的网络结构，但是在特征提取上，VGG一直是一个很好的网络，所以说，当你的某些任务上resnet或者inception等表现并不好时，不妨试一下VGG，或许会有意想不到的结果。

VGG之所以是一个很好的特征提取器，除了和它的网络结构有关，我认为还和它的训练方式有关系，VGG并不是直接训练完成的，它使用了逐层训练的方法。

分析到这里可以得出结论，VGG对于Alexnet来说，改进并不是很大，主要改进就在于使用了小卷积核，网络是分段卷积网络，通过maxpooling过度，同时网络更深更宽。