卷积神经网络的发展历史-VGG

VGG的产生

2014 年，Simonyan和Zisserman提出了VGG系列模型（包括VGG-11/VGG-13/VGG-16/VGG-19），并在当年的ImageNet Challenge上作为分类任务第二名、定位（Localization）任务第一名的基础网络出现。

VGG的特点

VGG与当时其他卷积神经网络不同，不采用感受野大的卷积核（如：7×7，5×5），反而采用感受野小的卷积核（3×3）。关于这样做的好处有如下两点：减少网络参数量；由于参数量被大幅减小，于是可以用多个感受野小的卷积层替换掉之前一个感受野大的卷积层，从而增加网络的非线性表达能力。

代码示例

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):
	layers = []
	for _ in range(num_convs):
		layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size = 3, padding=1))
		leyers.append(nn.ReLU())
		in_channels = out_channels
	layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
	return nn.Sequential(*layers)