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卷积核的大小一般选择3x3和5x5，比较常用的是3x3，训练效果会更好。卷积核里面的每个值就是我们需要训练模型过程中的神经元参数（权重），开始会有随机的初始值，当训练网络时，网络会通过后向传播不断更新这些参数值，知道寻找到最佳的参数值。
请教大牛：研读VGG16-19的论文中提到，7*7或者5*5的卷积核可以换成3重3*3的卷积核或者2重3*3的卷积核代替…请教大牛：研读VGG16-19的论文中提到，7*7或者5*5的卷积核可以换成3重3*3的卷积核或者2重3*3的卷积核代替，其中增强非线性避免过
VGG16网络包含了16个卷积层和全连接层。VGG网络的一大优点是：简化了神经网络结构。VGG网络使用的统一的卷积核大小：3x3，stride=1，padding=same，统一的Max-Pool：2x2，stride=2。VGG16是一个很大的网络，总共包含1.38亿个参数。
3).conv3-128:由于该层的输入数据是112×112×64，通道数是64，所以该层的卷积核尺寸是3×3×64；又因为该层有128个卷积核，再加上padding=1，所以该层最终输出112×112×128；注意，该隐藏层结束后，需要经过ReLU函数激活。
然后我们都知道训练好的卷积神经网络中的每个卷积核都只对某些特定的图案（pattern）有响应，如图1所示：b，c和d分别展示了对于输入图像a，vgg16中的conv5-3卷积层中响应最高的第199，284和368个卷积核的输出图像，可以看到它们都只对特定的图案有响应，分别是垂直的柱状，三角形状和拱形状。
经典神经网络之—–VGG161.特点：1.VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3×3的小型卷积核和2×2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16-19层深的卷积神经网络；2.VGGNet结构简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3×3）和最大池化尺寸（2×2）；3.拥有5段卷积，每段...
卷积核的大小一般选择3x3和5x5，比较常用的是3x3，训练效果会更好。卷积核里面的每个值就是我们需要训练模型过程中的神经元参数（权重），开始会有随机的初始值，当训练网络时，网络会通过后向传播不断更新这些参数值，知道寻找到最佳的参数值。
请教大牛：研读VGG16-19的论文中提到，7*7或者5*5的卷积核可以换成3重3*3的卷积核或者2重3*3的卷积核代替…请教大牛：研读VGG16-19的论文中提到，7*7或者5*5的卷积核可以换成3重3*3的卷积核或者2重3*3的卷积核代替，其中增强非线性避免过
VGG16网络包含了16个卷积层和全连接层。VGG网络的一大优点是：简化了神经网络结构。VGG网络使用的统一的卷积核大小：3x3，stride=1，padding=same，统一的Max-Pool：2x2，stride=2。VGG16是一个很大的网络，总共包含1.38亿个参数。
3).conv3-128:由于该层的输入数据是112×112×64，通道数是64，所以该层的卷积核尺寸是3×3×64；又因为该层有128个卷积核，再加上padding=1，所以该层最终输出112×112×128；注意，该隐藏层结束后，需要经过ReLU函数激活。
然后我们都知道训练好的卷积神经网络中的每个卷积核都只对某些特定的图案（pattern）有响应，如图1所示：b，c和d分别展示了对于输入图像a，vgg16中的conv5-3卷积层中响应最高的第199，284和368个卷积核的输出图像，可以看到它们都只对特定的图案有响应，分别是垂直的柱状，三角形状和拱形状。
经典神经网络之—–VGG161.特点：1.VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3×3的小型卷积核和2×2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16-19层深的卷积神经网络；2.VGGNet结构简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3×3）和最大池化尺寸（2×2）；3.拥有5段卷积，每段...
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