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2014年，牛津大学提出了深度卷积网络VGG-Net。证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络的最终性能。

改进

VGG块：填充为1、窗口形状为3×3的

卷积层

+步长为2、窗口形状为2×2的

最大池化层

VGG的一个改进就是将小卷积核替代大卷积核。

为何采用堆积的小卷积核优于采用打的卷积核？

因为可以通过增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且代价还比较小（参数更小）。例如，VGG中，使用3个3×3卷积核来代替7×7卷积核，使用2个3×3卷积核来代替5×5卷积核。

主要目的：在保证相同感知野的情况下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。

VGG16网络架构

# VGG11、13、16、19，可通过配置不同的超参数进行定义
# 以下为VGG16为例
# 定义超参数 卷积层个数 + 输入通道数 + 输出通道数
conv_arch = ((2, 1, 64), (2, 64, 128), (3, 128, 256), (3, 256, 512), (3, 512, 512))

Sequential(
  (vgg_block_1): Sequential(
    (0): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (vgg_block_2): Sequential(
    (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (vgg_block_3): Sequential(
    (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (vgg_block_4): Sequential(
    (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (vgg_block_5): Sequential(
    (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (fc): Sequential(
    (0): FlattenLayer()
    (1): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (2): ReLU()
    (3): Dropout(p=0.2, inplace=False)
    (4): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (5): ReLU()
    (6): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (7): Linear(in_features=4096, out_features=10, bias=True)
  )
)

vgg_block_1 output shape: torch.Size([1, 64, 112, 112])
vgg_block_2 output shape: torch.Size([1, 128, 56, 56])
vgg_block_3 output shape: torch.Size([1, 256, 28, 28])
vgg_block_4 output shape: torch.Size([1, 512, 14, 14])
vgg_block_5 output shape: torch.Size([1, 512, 7, 7])
fc output shape: torch.Size([1, 10])

缺点

全连接层的参数量增大，权重参数文件体积增大；训练时间拉长。