CNN系列学习（三）：VGG

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上篇文章说到，当AlexNet出来之后，卷积神经网络的大致模型基本上就是卷积池化与全连接，而后面为了增强功能，站在前人的基础上后来者是各显神通，而VGG网络模型就是通过卷积层数的加深，来增加感受野，从而提升后层特征通道的语义信息，进行更宽更好的目标识别工作。
首先我们看一下网络结构


我们可以清楚的看到，VGG模型就是将3x3的卷积反复的使用，然后搭配最大池化，并进行累加。
都采用3x3的卷积的目的在于减少参数，可以看到，两个3x3的卷积感受野可以相当于一个5x5的卷积。

而三个3x3的卷积感受野相当于7x7。而参数上只需要3x3x3=27，而原来需要7x7=49，减少几乎一半。
而典型的网络模型是VGG-16与VGG-19，我们可能想问问什么不就这样直接上到上百行上千行，效果不是更好吗，当然大家可以不经过其他处理的就这样尝试，显然会发现有很多的问题会出现，不仅仅是参数量增加的问题。
问题很简单，随着网络层数的加深，会带来梯度爆炸和梯度消失的问题，具体而言，我们是通过反向传播学习修改权值找到最优解，而当我们对激活函数进行求导时，如果此部分大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果此部分小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，即发生了梯度消失。所以层数加深的同时如何解决梯度爆炸或者消失的问题，是卷积网络之后发展的一个限制，也是一个跨步式前进越过的一道坎，我们在后面的学习中将会讲到。
所以，当深度网络初具雏形之后，我们首先想到的就是增加深度，增加感受野，增强后面层数的语义信息，然后进行更好的分类工作。VGG提出证明这个想法是完全没问题的，而深度学习是个比较复杂的事情，不是说卷积层数越多就学习到的信息越多，每次都能收敛到全局最优，旧的问题解决就会又有新的问题产生，一个一个问题的解决才是一步一步优化的过程。