CNN经典模型：VGGNet

       2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet）和定位项目的第一名。VggNet一共有六种不同的网络结构，但是每种结构都有含有５组卷积，每组卷积都使用３ｘ３的卷积核，每组卷积后进行一个２ｘ２最大池化，接下来是三个全连接层。
       VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好。到目前为止，VGG仍然被用来提取图像特征。VGGNet训练后的模型参数在其官方网站上开源了，可用来在特定的图像分类任务上进行再训练（相当于提供了非常好的初始化权重），因此被用在了很多地方。 VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成。

VGG-16 官方代码和ILSVRC模型（Caffe）  https://gist.github.com/ksimonyan/211839e770f7b538e2d8

VGG-19 官方代码和ILSVRC模型（Caffe）   https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77

Tensorflow版  VGG-16/VGG-19  https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg

一、VGG的特点

      VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。VGG的结构图:
                                      

1、小卷积核和多卷积子层

      VGG使用多个较小卷积核（3x3）的卷积层代替一个卷积核较大的卷积层，一方面可以减少参数，另一方面相当于进行了更多的非线性映射，可以增加网络的拟合/表达能力。小卷积核是VGG的一个重要特点，虽然VGG是在模仿AlexNet的网络结构，但没有采用AlexNet中比较大的卷积核尺寸（如7x7），而是通过降低卷积核的大小（3x3），增加卷积子层数来达到同样的性能（VGG：从1到4卷积子层，AlexNet：1子层）。   

       VGGNet拥有5段卷积，每一段内有2~3个卷积层，同时每段尾部会连接一个最大池化层用来缩小图片尺寸。每段内的卷积核数量一样，越靠后的段的卷积核数量越多：64-128-256-512-512。其中经常出现多个完全一样的3*3的卷积层堆叠在一起的情况，这其实是非常有用的设计。

      VGG的作者认为两个3x3的卷积堆叠获得的感受野大小，相当一个5x5的卷积；而3个3x3卷积的堆叠获取到的感受野相当于一个7x7的卷积。这样可以增加非线性映射，也能很好地减少参数（例如7x7的参数为49个，而3个3x3的参数为27）三个卷积层的叠加，经过了更多次的非线性变换，对特征的学习能力更强．
                                                       

2、小池化核
相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。
3、通道数多
VGG网络第一层的通道数为64，后面每层都进行了翻倍，最多到512个通道，通道数的增加，使得更多的信息可以被提取出来。
4、层数更深、特征图更宽
由于卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高，使得模型架构上更深更宽的同时，控制了计算量的增加规模。
5、全连接转卷积（测试阶段）

      这也是VGG的一个特点，在网络测试阶段将训练阶段的三个全连接替换为三个卷积，使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制，因而可以接收任意宽或高为的输入，这在测试阶段很重要。如本节第一个图所示，输入图像是224x224x3，如果后面三个层都是全连接，那么在测试阶段就只能将测试的图像全部都要缩放大小到224x224x3，才能符合后面全连接层的输入数量要求，这样就不便于测试工作的开展。
而“全连接转卷积”，替换过程如下：
                                      
   例如7x7x512的layer要跟4096个神经元的layer做全连接，则替换为对7x7x512的layer做通道数为4096、卷积核为1x1的卷积。

   这个“全连接转卷积”的思路是VGG作者参考了OverFeat的工作思路，例如下图是OverFeat将全连接换成卷积后，则可以来处理任意分辨率（在整张图）上计算卷积，这就是无需对原图做重新缩放处理的优势。

                         

二、VGG的网络结构
                       

        分别使用了A、A-LRN、B、C、D、E这6种网络结构进行测试，这6种网络结构相似，都是由5层卷积层、3层全连接层组成，其中区别在于每个卷积层的子层数量不同，从A至E依次增加（子层数量从1到4），总的网络深度从11层到19层（添加的层以粗体显示），表格中的卷积层参数表示为“conv〈感受野大小〉-通道数〉”，例如con3-128，表示使用3x3的卷积核，通道数为128。为了简洁起见，在表格中不显示ReLU激活功能。其中，网络结构D就是著名的VGG16，网络结构E就是著名的VGG19。

        以网络结构D（VGG16）为例，介绍其处理过程如下，请对比上面的表格和下方这张图，留意图中的数字变化，有助于理解VGG16的处理过程：
                                          
1、输入224x224x3的图片，经64个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU，卷积后的尺寸变为224x224x64
2、作max pooling（最大化池化），池化单元尺寸为2x2（效果为图像尺寸减半），池化后的尺寸变为112x112x64
3、经128个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU，尺寸变为112x112x128
4、作2x2的max pooling池化，尺寸变为56x56x128
5、经256个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺寸变为56x56x256
6、作2x2的max pooling池化，尺寸变为28x28x256
7、经512个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺寸变为28x28x512
8、作2x2的max pooling池化，尺寸变为14x14x512
9、经512个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺寸变为14x14x512
10、作2x2的max pooling池化，尺寸变为7x7x512
11、与两层1x1x4096，一层1x1x1000进行全连接+ReLU（共三层）
12、通过softmax输出1000个预测结果

以上就是VGG16（网络结构D）各层的处理过程，A、A-LRN、B、C、E其它网络结构的处理过程也是类似，执行过程如下（以VGG16为例）：
                            
从上面的过程可以看出VGG网络结构很简洁的，都是由小卷积核、小池化核、ReLU组合而成。VGG16的简化图如下：

                                                                

        A、A-LRN、B、C、D、E这6种网络结构的深度虽然从11层增加至19层，但参数量变化不大，这是由于基本上都是采用了小卷积核（3x3，只有9个参数），这6种结构的参数数量（百万级）并未发生太大变化，因为网络中，参数主要集中在全连接层。
                                      
        经作者对A、A-LRN、B、C、D、E这6种网络结构进行单尺度的评估，错误率结果如下：
                          
从上表可以看出：
1、LRN层无性能增益（A-LRN）
VGG作者通过网络A-LRN发现，AlexNet曾经用到的LRN层（local response normalization，局部响应归一化）并没有带来性能的提升，因此在其它组的网络中均没再出现LRN层。
2、随着深度增加，分类性能逐渐提高（A、B、C、D、E）
从11层的A到19层的E，网络深度增加对top1和top5的错误率下降很明显。
3、多个小卷积核比单个大卷积核性能好（B）
VGG作者做了实验，用B和自己一个不在实验组里的较浅网络比较，较浅网络用conv5x5来代替B的两个conv3x3，结果显示多个小卷积核比单个大卷积核效果要好。

小结：

1、通过增加深度能有效地提升性能；
2、最佳模型：VGG16，从头到尾只有3x3卷积与2x2池化，简洁优美；
3、测试时，用卷积代替全连接，可适应各种尺寸的图片

     关于VGGNet的经典论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》（基于甚深层卷积网络的大规模图像识别），在该论文中对VGG的思想、测试情况进行了详细介绍，建议阅读这篇论文加深了解。论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556