📚VGGnet网络结构详解💡
发布时间：2025-03-22 02:00:24来源：
提到深度学习中的经典模型，怎能少了VGGNet呢？它以简洁优雅的设计闻名，尤其适合初学者理解卷积神经网络的基本原理！✨
🌟 网络结构概览
VGGNet由一系列堆叠的卷积层（Conv）和池化层（Pooling）构成，其核心特点是使用固定大小（通常是3×3）的小卷积核，通过多次堆叠实现特征提取。此外，全连接层（FC）部分同样采用对称设计，最终输出分类结果。
🔢 数学计算细节
假设输入图片尺寸为224×224×3，经过5个卷积块后，输出特征图尺寸逐渐缩小。例如，第一个卷积块包含两个3×3卷积核，步长为1且无填充，计算公式为：
\[ (W - F + 2P) / S + 1 \]
代入具体值即可得出中间特征图尺寸变化。
🏆 总结
尽管VGGNet参数量较大，但它奠定了现代CNN的基础框架，是探索深度学习的绝佳起点！💪 想了解更多细节？快来一起深入研究吧～🎉
深度学习 VGGNet 卷积神经网络
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