VGG简单介绍
VGG简介
模型的名称——“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group，该Group研究范围包括了机器学习到移动机器人。下面是一段来自网络对同年GoogLeNet和VGG的描述：“GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数据Augmentation（剪裁，不同大小，调亮度，饱和度，对比度，偏色），剪裁送入CNN模型，Softmax，Backprop。测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（剪裁，不同大小），把测试数据各种Augmenting后在训练的不同模型上的结果再继续Averaging出最后的结果。”
VGG网络的特点
- 结构简单，作者将卷积核全部替换为3×3（极少用了1×1）；相比于AlexNet 的池化核，VGG全部使用2×2的池化核。
- 参数量大，而且大部分的参数集中在全连接层中。网络名称中有16表示它有16层conv/fc层。
- 合适的网络初始化和使用批量归一(batch normalization)层对训练深层网络很重要。
- VGG-19结构类似于VGG-16，有略好于VGG-16的性能，但VGG-19需要消耗更大的资源，因此实际中VGG-16使用得更多。由于VGG-16网络结构十分简单，并且很适合迁移学习，因此至今VGG-16仍在广泛使用。
VGG网络优缺点
- 优点：
- VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。
- 几个小滤波器（3x3）卷积层的组合比一个大滤波器（5x5或7x7）
- 卷积层好：验证了通过不断加深网络结构可以提升性能。
- 缺点：
- VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用（140M）。
VGG结构模型图