VGG神经网络模型的架构-Toy模板网

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VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
    (add_linear): Linear(in_features=1000, out_features=10, bias=True)
  )
)

1、特征层（Features）：

顺序层（Sequential），其中包含一系列的卷积层、激活函数和最大池化层。
网络的输入是一个3通道（RGB）图像。
第一个卷积层（Conv2d）具有64个滤波器，卷积核大小为3x3，步长为1x1，填充为1x1。
使用的激活函数是ReLU（修正线性单元）。
这种卷积层后跟ReLU激活的模式被重复多次。
每两个卷积层之后，应用一个最大池化层（MaxPool2d），池化核大小为2x2，步长为2x2。
随着网络加深，滤波器的数量逐渐增加：64、128、256和512。

2、平均池化层（Avgpool）：
AdaptiveAvgPool2d层执行自适应平均池化。
它将输入张量调整为固定大小的7x7，同时保持其空间维度。
3、分类器层（Classifier）：
顺序层，包含一系列全连接层（Linear）、激活函数（ReLU）和Dropout层。
输入特征的形状是25088，该值来自前面层的输出。
第一个全连接层将输入特征映射到4096维。
然后是ReLU激活和Dropout层，用于增强模型的泛化能力和减少过拟合。
第二个全连接层将输入映射到4096维。
再次应用ReLU激活和Dropout层。
最后一个全连接层将输入映射到1000维，对应于VGG模型最初设计用于ImageNet数据集上的1000个类别。
在模型的末尾，添加了一个额外的线性层（Linear），将1000维的输出映射到10维，用于解决一个10类别的特定任务。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-469988.html

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