《表1 VGG16网络结构》

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《基于多源异构信息迁移学习的融合故障诊断方法》

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VGG卷积神经网络是2014年由牛津大学提出的模型，该模型在2014年的Image Net图像分类与定位挑战赛中取得定位任务排名第一、分类任务排名第二的成绩[24]。由于VGG模型的简洁性和实用性，成为了较为流行的卷积神经网络模型。本文采用VGG16网络，其结构如表1所示，由13层卷积层、5个池化层、3个全连接层和1个Softmax层组成。输入的图片尺寸是224*224*3，每个卷积层的卷积核大小为3*3*3，卷积核移动的步长为1，池化层均采用2*2的最大池化，有3个全连接层，参数分别为4 096、4 096、1 000。