CNN的具体架构VGG

VGG Net的背景

VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层，成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军，在top5上的错误率为7.5%。目前为止，VGGNet依然被用来提取图像的特征。

VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，7x7，5x5）。对于给定的感受野（与输出有关的输入图片的局部大小），采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核，因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且代价还比较小（参数更少）。

在VGG中使用了2个3x3卷积核来代替5x5卷积核，使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核，这样在相同感受野的条件下，提升了网络的深度，同时也减少了参数。下面给出一幅图来加深理解：

使用VGG的优点

1.参数数量的减少： 使用三个3x3的卷积核代替一个7x7的卷积核可以显著减少参数的数量，一个7x7的卷积核包含49个参数，但是一个3x3的卷积核包含9个参数，三个则是27个参数，所以，通过使用三个3x3的卷积核，你减少了参数数量（49 vs 27），这意味着模型的训练需要的计算资源更少，同时也能加速前向传播和反向传播的过程。

2.捕获更复杂的特征： 通过层叠多个3x3卷积层，网络能够学习更复杂的特征表示。每通过一层3x3卷积核，输入的特征图（feature map）会经历一次非线性变换，通过增加卷积层的深度，模型能够捕获到更加复杂和抽象的特征，这对于处理高级视觉任务来说是非常有用的。

3.为什么每通过一次卷积层，经历非线性变换模型能够捕捉到更加复杂和抽象的特征？ 每个卷积层后面通常会跟一个非线性激活函数（如ReLU）。当使用多个3x3卷积层代替单个7x7卷积层时，输入数据会经过更多的非线性激活函数，这有助于增加网络的非线性，并使得网络能够学习更加复杂的函数。

原因： 通过层叠多个卷积层，并在它们之间应用非线性激活函数，模型能够逐渐合成并提炼特征。第一层卷积可能捕捉到简单的边缘和纹理信息；随着更多层的叠加，通过前一层提取的特征可以结合成更复杂的模式，如物体的部分和结构。每经过一层非线性变换，网络就能进一步组合并丰富这些特征，捕捉到更高层次、更抽象的信息。

另外： 每次非线性变换后，特征的表达能够更加精细化，这有助于区分那些在低层次特征中无法区分的细微差异。例如，简单的边缘和角落特征经过多层处理后，可以变成对物体形状和纹理的具体描述，这为分类或检测任务提供了更加丰富的信息。

4.更有效的感受野管理: 感受野是卷积网络中的一个重要概念，指的是输出特征图中的每个元素对输入数据的覆盖区域大小。三个连续的3x3卷积层具有与一个7x7卷积层相同的感受野大小（即7x7）。这样，虽然感受野大小相同，但通过分解为更多层，网络可以更灵活地学习数据的层次性结构。

VGG16-D的背景

1.CNN和VGG概念上的区别

CNN是一种泛称，指的是使用卷积层、池化层和全连接层等结构的神经网络。它可以包含多种结构和设计，例如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，每种结构都有其独特的特点和设计思路。而VGG是CNN的其中一种具体实现，是由Visual Geometry Group（牛津大学的研究团队）提出的一个具体的深度卷积神经网络架构。

2.网络结构的区别

CNN的结构比较灵活，可以根据任务和需求自定义卷积核大小、卷积层的数量、池化层的类型等。而VGG则是一种具体的网络结构，它使用了固定大小的3x3卷积核和2x2的最大池化层，并且在每个卷积块中卷积层的数量逐渐增加，这种设计使得VGG具有较深的网络结构。

3.网络深度

VGG相对于一些早期的CNN结构来说更深，例如LeNet和AlexNet。VGG-16和VGG-19分别包含16个和19个卷积层和全连接层，而一些其他的CNN结构可能层数较少。