经典模型梳理：VGG
本文主要目的是为自己梳理知识，以便日后复习。
- 网络结构
- 堆积 3×3 的作用
- 实验的方法
VGG
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
https://arxiv.org/abs/1409.1556
VGG-16 的16表示网络中共有16层含有参数（pool没有）。 孙剑说过，神经网络有众多超参，但深度是影响性能最大的一个。VGG 这篇论文主要就是研究深度在卷积网络结构设计中的影响，给我们自己设计网络有重要的启发。（例如我们要获取 32×32 矩阵所有位置的信息，在加 padding 的情况下用 3×3 的核只需15层就卷完了）
文章着重探索深度，因此对比实验时固定其他超参，只添加卷积层增加网络深度，且除了 C 中有1×1的核外，每一层都使用3×3的核。网络结构如下
- 全网络使用了3×3的卷积核和2×2的最大池化核
- 滤波器个数从 64,64->128,128>256,256->512,512
对比实验的网络结构如下
这里有三个重点，也是我们设计网络结构非常实用的点
-
为什么用 3×3 的核？ 因为是包含上下左右位置信息的最小单元
-
为什么用堆积的 3×3 的核？因为两层 3×3 的感受野等于单层 5×5（不加 padding 的情况下），但学习的参数更少，，并且效果更好（后面做了对比实验）。为什么两层 3×3 的感受野等于单层 5×5？自己画个图想想，或者看看信号处理中的卷积
-
为什么用 1×1 的核？因为等同给网络添加了一个非线性函数，从而减少或保持输入层中的通道数不变，Inception 中把这一点发挥得是淋淋尽致！
EVALUATION
SINGLE SCALE
- LRN 没提高网络性能（A，A-LRN 组）
- 深度增加分类误差减小（B比A好; C和D比B好; D比E好）
- 1×1 的核有作用，实质是增加了一层非线性变换，讲道理模型复杂了，效果提升也是正常的（C比B好）
- 3×3 感受野大一点的核效果更好，但参数也增多了（D比C好）
- 尺度扰动能使误差减小，数据增强的手段之一，可以 capturing multi-scale image statistics
论文中还提及
- 当深度达到19层时，错误率达到饱和，但是更大的数据集使用更深的模型会更好。
- 作者用网络 B 与一个 5x5 的浅卷积网络（B中堆积的 3×3 换成 5×5）进行了比较，浅层网络的top-1错误率比B（在中心裁剪图像上）高了7%，证明了 a deep net with small filters outperforms a shallow net with larger filters
以上
参考
Simonyan. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. 2014
Ng. Deep Learning Specialization. CNN-Classic networks