VGG16模型理解

VGG16作为很入门的CNN网络，同时也有很多基于VGG16的改进网络，比如用于语义分割的Segnet等。

VGG16输入224*224*3的图片，经过的卷积核大小为3x3x3，stride=1，padding=1，pooling为采用2x2的max pooling方式：

1、输入224x224x3的图片，经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling。经过第一次卷积后，c1有（3x3x3）个可训练参数

2、之后又经过两次128的卷积核卷积之后，采用一次pooling

3、再经过三次256的卷积核的卷积之后，采用pooling

4、重复两次三个512的卷积核卷积之后再pooling。

5、三次Fc