VGG的网络架构有哪些特点？

VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积核(3×3)，其网络架构如下图所示：

VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和2x2的池化核，通过不断加深网络来提升性能。VGG可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。

在tf.keras中实现VGG模型，首先来实现VGG块，它的组成规律是：连续使用多个相同的填充为1、卷积核大小为[Math Processing Error]3×3的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为[Math Processing Error]2×2的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量num_convs和每层的卷积核个数num_filters：

# 定义VGG网络中的卷积块：卷积层的个数，卷积层中卷积核的个数
def vgg_block(num_convs, num_filters):
    # 构建序列模型
    blk = tf.keras.models.Sequential()
    # 遍历所有的卷积层
    for _ in range(num_convs):
        # 每个卷积层：num_filter个卷积核，卷积核大小为3*3，padding是same，激活函数是relu
        blk.add(tf.keras.layers.Conv2D(num_filters,kernel_size=3,
                                    padding='same',activation='relu'))
    # 卷积块最后是一个最大池化，窗口大小为2*2，步长为2
    blk.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
    return blk

VGG16网络有5个卷积块，前2块使用两个卷积层，而后3块使用三个卷积层。第一块的输出通道是64，之后每次对输出通道数翻倍，直到变为512。

# 定义5个卷积块，指明每个卷积块中的卷积层个数及相应的卷积核个数
conv_arch = ((2, 64), (2, 128), (3, 256), (3, 512), (3, 512))

因为这个网络使用了13个卷积层和3个全连接层，所以经常被称为VGG-16,通过制定conv_arch得到模型架构后构建VGG16：

# 定义VGG网络def vgg(conv_arch):
    # 构建序列模型
    net = tf.keras.models.Sequential()
    # 根据conv_arch生成卷积部分
    for (num_convs, num_filters) in conv_arch:
        net.add(vgg_block(num_convs, num_filters))
    # 卷积块序列后添加全连接层
    net.add(tf.keras.models.Sequential([
        # 将特征图展成一维向量
        tf.keras.layers.Flatten(),
        # 全连接层：4096个神经元，激活函数是relu
        tf.keras.layers.Dense(4096, activation='relu'),
        # 随机失活
        tf.keras.layers.Dropout(0.5),
        # 全连接层：4096个神经元，激活函数是relu
        tf.keras.layers.Dense(4096, activation='relu'),
        # 随机失活
        tf.keras.layers.Dropout(0.5),
        # 全连接层：10个神经元，激活函数是softmax
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]))
    return net# 网络实例化net = vgg(conv_arch)

我们构造一个高和宽均为224的单通道数据样本来看一下模型的架构：

# 构造输入X，并将其送入到net网络中
X = tf.random.uniform((1,224,224,1))
y = net(X)
# 通过net.summay()查看网络的形状
net.summay()

网络架构如下：

Model: "sequential_15"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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sequential_16 (Sequential)   (1, 112, 112, 64)         37568     
_________________________________________________________________
sequential_17 (Sequential)   (1, 56, 56, 128)          221440    
_________________________________________________________________
sequential_18 (Sequential)   (1, 28, 28, 256)          1475328   
_________________________________________________________________
sequential_19 (Sequential)   (1, 14, 14, 512)          5899776   
_________________________________________________________________
sequential_20 (Sequential)   (1, 7, 7, 512)            7079424   
_________________________________________________________________
sequential_21 (Sequential)   (1, 10)                   119586826 
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Total params: 134,300,362
Trainable params: 134,300,362
Non-trainable params: 0
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