VGG的实施’ (VGG de shí shī)

全面展现VGG的力量' (Quánmiàn zhǎnxiàn VGG de lìliàng)

适合初学者的教程

在这篇文章中，我们将看看VGG在STL10 [2, 3]数据集上的实现和训练。

我们在之前的文章中回顾了VGG的架构。如果您不熟悉，请参阅该文章。

初学者的图像分类

2014年的VGG和ResNet架构

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简而言之，

VGG代表Visual Geometry Group，是牛津大学的一个研究小组。在2014年，他们设计了一个用于图像分类任务的深度卷积神经网络架构，并以自己的名字命名为VGG [1]。

VGGNet有几种配置，如VGG16（16层）和VGG19（19层）。

VGG16的架构如下：它有13个卷积层和3个全连接层。

模型实现

让我们在PyTorch中实现VGG16。

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as Fimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltclass VGG16(nn.Module):    def __init__(self, input_channel, num_classes):        super(VGG16, self).__init__()        self.features = nn.Sequential(            nn.Conv2d(input_channel, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),            nn.Conv2d(512...