VGGNet参数变换

1. VGGNet的特点

1、结构简洁
VGG结构由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（最大池化）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。
2、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）。
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）
3、小池化核
相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。
4、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。
5、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。
6、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。
如输入图像是224x224x3，若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的层要跟4096个神经元的层做全连接，则替换为对7x7x512的层作通道数为4096、卷积核为1x1的卷积。

2. VGGNet的结构

VGG11-VGG19结构图

以网络结构D（VGG16）为例，介绍其各层的处理过程如下：

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