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vgg网络的一些问题
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填充方式为 1 为same ，0为为vaild
下面算一下每一层的像素值计算，说明下，激活函数为Relu：
输入：224*224*3
第1层： conv3 - 64（3通道，64个卷积核）：kernel size:3 stride:1 pad:1 # 卷积核尺寸3 步长为1
像素：（224-3+2*1）/1+1=224 输出： 224*224*64
参数：（3*3*3）*64 =1728
第2层：conv3 - 64：kernel size:3 stride:1 pad:1
像素： （224-3+1*2）/1+1=224 输出： 224*224*64
参数： （3*3*64）*64 =36864
maxpool2 kernel size:2 stride:2 pad:0
像素： （224-2+2×0）/2 = 112 输出：112*112*64
参数： 0
第3层：conv3-128:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素： （112-3+2*1）/1+1 = 112 输出：112*112*128
参数： （3*3*64）*128 =73728
第4层：conv3-128:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素： （112-3+2*1）/1+1 = 112 输出：112*112*128
参数： （3*3*128）*128 =147456
maxpool2: kernel size:2 stride:2 pad:0
像素： （112-2+2×0）/2+1=56 输出： 56*56*128
参数：0
第5层：conv3-256: kernel size:3 stride:1 pad:1
像素： （56-3+2*1）/1+1=56 输出：56*56*256
参数：（3*3*128）*256=294912
第6层：conv3-256: kernel size:3 stride:1 pad:1
像素： （56-3+2*1）/1+1=56 输出： 56*56*256
参数：（3*3*256）*256=589824
第7层.conv3-256: kernel size:3 stride:1 pad:1
像素： （56-3+2*1）/1+1=56 输出：56*56*256
参数：（3*3*256）*256=589824
maxpool2: kernel size:2 stride:2 pad:0
像素：（56 - 2+2×0）/2+1=28 输出： 28*28*256
参数：0
第8层： conv3-512:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素：（28-3+2*1）/1+1=28 输出：28*28*512
参数：（3*3*256）*512 = 1179648
第9层： conv3-512:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素：（28-3+2*1）/1+1=28 输出： 28*28*512
参数：（3*3*512）*512 = 2359296
第10层： conv3-512:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素：（28-3+2*1）/1+1=28 输出：28*28*512
参数：（3*3*512）*512 = 2359296
maxpool2: kernel size:2 stride:2 pad:0
像素：（28-2+2×0）/2+1=14 输出：14*14*512
参数： 0
第11层： conv3-512:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素：（14-3+2*1）/1+1=14 输出：14*14*512
参数：（3*3*512）*512 = 2359296
第12层 conv3-512:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素：（14-3+2*1）/1+1=14 输出：14*14*512
参数：（3*3*512）*512 = 2359296
第13层： conv3-512:kernel size:3 stride:1 pad:1
像素：（14-3+2*1）/1+1=14 输出：14*14*512
参数：（3*3*512）*512 = 2359296
max pool2:kernel size:2 stride:2 pad:0
像素：（14-2+2×0）/2+1=7 输出：7*7*512
参数：0
第14层：FC: 4096 neurons
像素：1*1*4096
参数：7*7*512*4096 = 102760448
第15层：FC: 4096 neurons
像素：1*1*4096
参数：4096*4096 = 16777216
第16层：FC：1000 neurons
像素：1*1*1000
参数：4096*1000=4096000