VGGNet：經典卷積網絡架構剖析
內容摘要
本文詳細剖析VGGNet這一經典卷積網絡架構。介紹其提出背景及在圖像分類、定位任務中的卓越表現，深入解析網絡結構，包括不同版本的演進、3×3卷積核的獨特設計與優勢，探討模型特性及訓練技巧。結合網絡結構圖與參數表格，展現VGGNet在深度學習發展中的關鍵價值。
關鍵詞：VGGNet；卷積神經網絡；3×3卷積核；網絡深度
1. 引言
在深度學習的發展歷程中，卷積神經網絡（CNN）取得了眾多突破性進展，其中VGGNet憑藉其簡潔而有效的設計，成為了經典的網絡架構之一。VGGNet由牛津大學視覺幾何小組（Visual Geometry Group, VGG）提出，在圖像分類和定位等任務中展現出了強大的性能，對後續的深度學習研究產生了深遠影響。
2. VGGNet模型介紹
2.1 提出背景與意義
VGGNet的出現是為了探索卷積神經網絡深度對性能的影響。在當時，許多研究致力於提升CNN的性能，但對於網絡深度的作用尚未有清晰的認識。VGGNet通過構建一系列不同深度的網絡，對這一問題進行了深入研究，為深度學習的發展提供了重要的參考。
2.2 在競賽中的表現
VGGNet在2014年的ILSVRC競賽中大放異彩。在分類任務中，它以7.32%的錯誤率贏得亞軍（冠軍是GoogLeNet，錯誤率為6.65%）；在定位任務中，VGGNet以25.32%的錯誤率奪得冠軍（GoogLeNet錯誤率為26.44%）。這一成績證明了VGGNet架構的有效性，也使其成為了深度學習領域的經典模型之一。
3. VGGNet模型結構
3.1 網絡版本演進
在原論文中，VGGNet包含了6個版本的演進，分別對應VGG11、VGG11-LRN、VGG13、VGG16、VGG16-3和VGG19。不同的後綴數值表示不同的網絡層數，如VGG11-LRN表示在第一層中採用了LRN（局部響應歸一化）的VGG11；VGG16-1表示後三組卷積塊中最後一層卷積採用的卷積核尺寸為1×1，相應地VGG16-3表示卷積核尺寸為3×3 。本文主要介紹VGG16（即VGG16-3）。
3.2 VGG16網絡結構詳解
VGG16網絡結構圖如下：
圖1 VGG16網絡結構圖
VGG16的核心思路是使用3×3的卷積組合代替大尺寸的卷積。兩個3×3的卷積層串聯相當於一個5×5的卷積層（感受野大小相同），但參數量更小，且多層的激活函數令網絡對特徵的學習能力更強。具體來説，一個5×5卷積核的參數數量為
VGG16網絡參數設置如下表所示：
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網絡層
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輸入尺寸
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核尺寸
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輸出尺寸
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參數個數
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卷積層 |
224×224×3
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3×3×64/1
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224×224×64
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(3×3×3 + 1)×64
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卷積層 |
224×224×64
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3×3×64/1
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224×224×64
|
(3×3×64 + 1)×64
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下采樣層 |
224×224×64
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2×2/2
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112×112×64
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0
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卷積層 |
112×112×64
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3×3×128/1
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112×112×128
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(3×3×64 + 1)×128
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|
卷積層 |
112×112×128
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3×3×128/1
|
112×112×128
|
(3×3×128 + 1)×128
|
|
下采樣層 |
112×112×128
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2×2/2
|
56×56×128
|
0
|
|
卷積層 |
56×56×128
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3×3×256/1
|
56×56×256
|
(3×3×128 + 1)×256
|
|
卷積層 |
56×56×256
|
3×3×256/1
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56×56×256
|
(3×3×256 + 1)×256
|
|
卷積層 |
56×56×256
|
3×3×256/1
|
56×56×256
|
(3×3×256 + 1)×256
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下采樣層 |
56×56×256
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2×2/2
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28×28×256
|
0
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卷積層 |
28×28×256
|
3×3×512/1
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28×28×512
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(3×3×256 + 1)×512
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|
卷積層 |
28×28×512
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3×3×512/1
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28×28×512
|
(3×3×512 + 1)×512
|
|
卷積層 |
28×28×512
|
3×3×512/1
|
28×28×512
|
(3×3×512 + 1)×512
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下采樣層 |
28×28×512
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2×2/2
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14×14×512
|
0
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卷積層 |
14×14×512
|
3×3×512/1
|
14×14×512
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(3×3×512 + 1)×512
|
|
卷積層 |
14×14×512
|
3×3×512/1
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14×14×512
|
(3×3×512 + 1)×512
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卷積層 |
14×14×512
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3×3×512/1
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14×14×512
|
(3×3×512 + 1)×512
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下采樣層 |
14×14×512
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2×2/2
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7×7×512
|
0
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全連接層FC1
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7×7×512
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(7×7×512)×4096
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1×1×4096
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(7×7×512 + 1)×4096
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全連接層FC2
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1×1×4096
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4096×4096
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1×1×4096
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(4096 + 1)×4096
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全連接層FC3
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1×1×4096
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4096×1000
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1×1×1000
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(4096 + 1)×1000
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從輸入的224×224×3的圖像開始，經過多個卷積層和下采樣層的交替處理，逐步提取圖像的特徵。卷積層負責提取各種層次的特徵，下采樣層則用於降低特徵圖的分辨率，減少數據量，同時保持主要特徵。最後，通過全連接層將提取到的特徵進行整合，輸出最終的分類結果。
4. VGGNet模型特性
4.1 統一的卷積核與池化層尺寸
整個VGGNet網絡都使用了同樣大小的卷積核尺寸3×3和最大池化尺寸2×2 。這種統一的設計使得網絡結構更加規整，易於理解和實現。3×3的卷積核在保證感受野的同時，能夠有效減少參數量，提高計算效率。而2×2的最大池化層可以在不丟失過多特徵的情況下，降低特徵圖的尺寸，減少計算量。
4.2 1×1卷積的作用
VGGNet中1×1卷積的意義主要在於線性變換。雖然輸入通道數和輸出通道數不變，沒有發生降維，但它可以在不改變特徵圖尺寸的情況下，對通道數進行調整，增加網絡的非線性表達能力。例如，在某些情況下，可以通過1×1卷積對特徵進行融合或變換，使得網絡能夠學習到更復雜的特徵關係。
4.3 卷積層串聯的優勢
兩個3×3的卷積層串聯相當於一個5×5的卷積層，感受野大小為5×5；三個3×3的卷積層串聯的效果則相當於一個7×7的卷積層。這種連接方式不僅使網絡參數量更小，而且多層的激活函數令網絡對特徵的學習能力更強。因為每經過一層卷積和激活函數，網絡都可以學習到更抽象的特徵，多層的組合可以更好地捕捉圖像中的複雜模式。
4.4 訓練技巧
VGGNet在訓練時有一個有效的小技巧。先訓練淺層的簡單網絡VGG11，再複用VGG11的權重來初始化VGG13，如此反覆訓練並初始化VGG19。這種方式能夠使訓練時收斂的速度更快，因為淺層網絡的訓練相對容易，其學習到的特徵和權重可以為深層網絡的訓練提供良好的起點，幫助深層網絡更快地找到最優解。
4.5 數據增強
在訓練過程中，VGGNet使用多尺度的變換對原始數據做數據增強。通過對圖像進行不同尺度的縮放、裁剪等操作，可以增加訓練數據的多樣性，使得模型不易過擬合。數據增強能夠讓模型學習到不同尺度下的圖像特徵，提高模型的泛化能力，使其在面對各種不同的圖像時都能有較好的表現。
5. VGGNet的影響與應用
5.1 對深度學習研究的影響
VGGNet的提出對深度學習研究產生了深遠的影響。其簡潔而有效的網絡結構為後續的研究提供了重要的參考，許多模型都借鑑了VGGNet的設計思路，如使用小卷積核堆疊來增加網絡深度。同時，VGGNet所採用的3×3卷積核的思想成為了後來許多模型的基礎，推動了深度學習網絡架構的發展。
5.2 在實際應用中的場景
VGGNet在實際應用中也有着廣泛的用途。在圖像分類任務中，它可以對各種圖像進行準確的分類，如識別不同種類的物體、判斷圖像的場景等。在目標檢測任務中，VGGNet可以作為特徵提取網絡，為檢測目標提供有力的特徵支持。此外，在圖像分割、圖像檢索等領域，VGGNet也都發揮着重要的作用。
6. 總結
VGGNet作為深度學習中的經典卷積網絡架構，以其獨特的設計和出色的性能，在圖像分類、定位等任務中取得了優異的成績。其3×3卷積核的設計、網絡深度的探索以及有效的訓練技巧等，都為深度學習的發展做出了重要貢獻。VGGNet不僅在當時具有重要的意義，而且對後續的深度學習研究和應用產生了持續的影響，是深度學習領域不可或缺的重要模型之一。
