VGG16详细原理（含tensorflow版源码）

VGG16原理
VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）提出，用于参加2014年的ImageNet图像分类比赛。VGG16的名称来源于网络中包含的16个卷积层，其基本结构如下：

输入层：接收大小为224x224的RGB图像。
卷积层：共13个卷积层，每个卷积层使用3x3的卷积核和ReLU激活函数，提取图像的局部特征。
池化层：共5个池化层，每个池化层使用2x2的池化核和步长2，减小特征图的大小。
全连接层：包含2个全连接层，每个全连接层包含4096个神经元，用于分类输出。
输出层：包含一个大小为1000的全连接层，使用softmax激活函数，生成1000个类别的概率分布。


VGG16的主要特点是网络结构比较深，且卷积层和池化层的数量都比较多，使得网络可以学习到更加高层次的抽象特征。此外，VGG16的卷积层都采用3x3的卷积核，这样可以保证在不增加计算量的情况下，增加了网络的深度和宽度，提高了特征提取的效率和准确性。

    在训练过程中，VGG16一般采用基于随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）的反向传播算法，通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数。在训练过程中，可以使用数据增强、正则化、dropout等技术来提高模型的泛化能力和鲁棒性。

    总的来说，VGG16是一个非常经典和有效的卷积神经网络模型，具有良好的特征提取和分类能力，可以应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。

VGG16源码（tensorflow版）

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import optimizers,losses,models,datasets,Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Conv2D,BatchNormalization,MaxPooling2D,Flatten


class vgg16(models.Model):
    def __init__(self):
        super(vgg16, self).__init__()
        self.model = models.Sequential([
            Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu'),
            Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu'),
            BatchNormalization(),
            MaxPooling2D(),
            Conv2D(filters=128,kernel_size = (3,3),padding='same',activation='relu'),
            Conv2D(filters=128,kernel_size = (3,3),padding='same',activation='relu'),
            BatchNormalization(),
            MaxPooling2D(),
            Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3),padding='same', activation='relu'),
            Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3),padding='same', activation='relu'),
            Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3),padding='same', activation='relu'),
            BatchNormalization(),
            MaxPooling2D(),
            Conv2D(filters=512, kernel_size=(3, 3),padding='same', activation='relu'),
            Conv2D(filters=512, kernel_size=(3, 3), padding='same',activation='relu'),
            Conv2D(filters=512, kernel_size=(3, 3), padding='same',activation='relu'),
            BatchNormalization(),
            MaxPooling2D(),
            Conv2D(filters=512, kernel_size=(3, 3), padding='same',activation='relu'),
            Conv2D(filters=512, kernel_size=(3, 3),padding='same', activation='relu'),
            Conv2D(filters=512, kernel_size=(3, 3), padding='same',activation='relu'),
            BatchNormalization(),
            MaxPooling2D(),
            Flatten(),
            Dense(512,activation='relu'),
            Dense(256,activation='relu'),
            Dense(10,activation='softmax')
        ])

    def call(self, x, training=None, mask=None):
        x = self.model(x)
        return x


def main():
    (train_x,train_y),(test_x,test_y) = datasets.cifar10.load_data()
    train_x = train_x.reshape(-1,32,32,3) / 255.0
    test_x = test_x.reshape(-1,32,32,3) / 255.0

    model = vgg16()

    # model.build((None,32,32,3))
    # model.summary() 不使用类写VGG的话，就不报错，使用了类写VGG就报错，我也很无奈

    model.compile(optimizer=optimizers.Adam(0.01),
                  loss = losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
                  metrics=['accuracy'])
    model.fit(train_x,train_y,epochs=10,batch_size=128)

    score = model.evaluate(test_x,test_y,batch_size=50)

    print('loss:',score[0])
    print('acc:',score[1])
    pass


if __name__ == '__main__':
    main()

训练10个epoch的效果