VGGNet 一个应用于物体识别的卷积神经网络算法

VGGNet是牛津大学视觉几何团队（Visual Geometry Group, VGG）开发的一组卷积神经网络算法，包括VGG-11、VGG-11-LRN、VGG-13、VGG-16和VGG-19。其中VGG-16是2014年ILSVRC物体识别算法的优胜者，其规模是AlexNet的2倍以上并拥有规律的结构，这里以VGG-16为例介绍其构筑。VGG-16的隐含层由13个卷积层、3个全连接层和5个池化层组成：

按如下方式构建：

1. (3×3)×3×64的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×64×64的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），2×2极大池化（步长为2、无填充）
2. (3×3)×64×128的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×128×128的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），2×2极大池化（步长为2、无填充）
3. (3×3)×128×256的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×256×256的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×256×256的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），2×2极大池化（步长为2、无填充）
4. (3×3)×256×512的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×512×512的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×512×512的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），2×2极大池化（步长为2、无填充）
5. (3×3)×512×512的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×512×512的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），(3×3)×512×512的卷积层（步长为1，相同填充，ReLU），2×2极大池化（步长为2、无填充）
6. 3个全连接层，神经元数量为4096、4096和1000

VGGNet构筑中仅使用3×3的卷积核并保持卷积层中输出特征图尺寸不变，通道数加倍，池化层中输出的特征图尺寸减半，简化了神经网络的拓扑结构并取得了良好效果。

VGGNet的优缺点

VGG优点

1、VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。

2、几个小滤波器（3x3）卷积层的组合比一个大滤波器（5x5或11x11）卷积层效果要好。

3、验证了通过不断加深网络结构可以提升性能。

VGG缺点

VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。