《表2 VGG16网络结构层次》

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《钢轨扣件检测技术研究》

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注:网络输入（128×256）像素，3通道RGB彩色图像

VGG16网络结构层次见表2。其中conv代表卷积层，max pool代表最大池化层，Fc代表全连接层。共有13个卷积层，每个卷积层的内核大小为3×3，内核的数量不固定，随着网络层从浅到深，卷积核的数量也逐渐增加。使用小尺寸的多个卷积核而不是单个大的卷积核可以减少参数和计算量，并改善网络的非线性。池化的方法是最大池化，单元大小为2×2。全连接层包含2个隐层，有4 096个神经元。全连接层的作用是接受卷积层提取的高维特征并将其分为3类。