VGG16原理

????????VGG16是一個(gè)經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺組（Visual Geometry Group）提出，用于參加2014年的ImageNet圖像分類比賽。VGG16的名稱來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)中包含的16個(gè)卷積層，其基本結(jié)構(gòu)如下：

• 輸入層：接收大小為224x224的RGB圖像。
• 卷積層：共13個(gè)卷積層，每個(gè)卷積層使用3x3的卷積核和ReLU激活函數(shù)，提取圖像的局部特征。
• 池化層：共5個(gè)池化層，每個(gè)池化層使用2x2的池化核和步長(zhǎng)2，減小特征圖的大小。
• 全連接層：包含2個(gè)全連接層，每個(gè)全連接層包含4096個(gè)神經(jīng)元，用于分類輸出。
• 輸出層：包含一個(gè)大小為1000的全連接層，使用softmax激活函數(shù)，生成1000個(gè)類別的概率分布。

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????????VGG16的主要特點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較深，且卷積層和池化層的數(shù)量都比較多，使得網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到更加高層次的抽象特征。此外，VGG16的卷積層都采用3x3的卷積核，這樣可以保證在不增加計(jì)算量的情況下，增加了網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，提高了特征提取的效率和準(zhǔn)確性。

????????在訓(xùn)練過(guò)程中，VGG16一般采用基于隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）的反向傳播算法，通過(guò)最小化交叉熵?fù)p失函數(shù)來(lái)優(yōu)化模型參數(shù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化、dropout等技術(shù)來(lái)提高模型的泛化能力和魯棒性。

????????總的來(lái)說(shuō)，VGG16是一個(gè)非常經(jīng)典和有效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有良好的特征提取和分類能力，可以應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。

VGG16源碼（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() 不使用類寫VGG的話，就不報(bào)錯(cuò)，使用了類寫VGG就報(bào)錯(cuò)，我也很無(wú)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()

訓(xùn)練10個(gè)epoch的效果

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-454224.html

到了這里，關(guān)于VGG16詳細(xì)原理（含tensorflow版源碼）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！