VGG-19 是由牛津大學視覺幾何組和 Google DeepMind 的研究人員在 2014 年提出的一個非常經典的深度卷積神經網絡模型。

一 核心結構

（1）深度：?模型名稱中的 "19" 指的是模型擁有 19 層帶有權重的層（通常指：16 個卷積層 + 3 個全連接層 = 19。如果嚴格數帶參數的層，輸入層和 ReLU 激活層不計入深度統計）。

（2）簡單范式：?VGG 系列模型（包括 VGG-11， VGG-13， VGG-16， VGG-19）的核心思想非常簡單：只使用非常小的?3x3?卷積核，并通過連續堆疊多個這樣的卷積層來構建一個很深的網絡。這種設計在保持相同感受野的同時，大大減少了參數量（相比大卷積核），并增加了網絡的深度和非線性。

（3）結構圖：

輸入圖像 (224x224x3 RGB)
-> 2 x [卷積 (3x3, 64)] -> 最大池化 (2x2)  // Block 1
-> 2 x [卷積 (3x3, 128)] -> 最大池化 (2x2) // Block 2
-> 4 x [卷積 (3x3, 256)] -> 最大池化 (2x2) // Block 3
-> 4 x [卷積 (3x3, 512)] -> 最大池化 (2x2) // Block 4
-> 4 x [卷積 (3x3, 512)] -> 最大池化 (2x2) // Block 5
-> 3 x [全連接 (4096, 4096, 1000)]        // FC Layers
-> Softmax -> 1000 類輸出概率

（4）激活函數：?所有卷積層和全連接層后都使用?ReLU (Rectified Linear Unit)?激活函數，這是深度學習中常見的非線性激活函數。

（5）池化層：?使用?2x2?的最大池化層（Max Pooling），步長為 2，在每組卷積塊之后將特征圖的空間尺寸減半。總共有 5 次空間下采樣（池化）。

（6）全連接層：?在卷積部分之后，通常有兩個?4096?單元的全連接層，最后是一個?1000?單元（對應 ImageNet 的 1000 個類別）的輸出層。

二 模型特點

（1）深度有效：?通過堆疊多個小的?3x3?卷積核，VGG-19 證明了增加網絡深度（層數）能顯著提升模型理解復雜視覺特征的能力。

（2）結構統一：?所有卷積層都使用相同的?3x3?核大小（步幅為 1，填充為 1 以保持空間分辨率直到池化），設計非常一致且易于理解。

（3）參數量大：?VGG-19 是一個非常大的模型，擁有約?1.38 億個參數，主要集中在最后幾個全連接層。這使得它訓練和推理都非常耗費計算資源和內存。

（4）高精度 (At the time)：?在 2014 年的 ImageNet 競賽中，VGG-19 展現出了當時最頂尖的識別精度。（雖然當年冠軍是 GoogLeNet/Inception-v1，但 VGG 因其結構簡單、效果顯著而極具影響力）

三 與之前版本的區別

以VGG-16（13 個卷積層 + 3 個全連接層）舉例：

VGG-16 和 VGG-19 的結構非常相似，主要區別在于?Block 3、4、5 中卷積層的數量：

Block 3， VGG-16 有 3 層卷積，VGG-19 有 4 層。

Block 4， VGG-16 有 3 層卷積，VGG-19 有 4 層。

Block 5， VGG-16 有 3 層卷積，VGG-19 有 4 層。

VGG-19 比 VGG-16 更深（多 3 個卷積層），參數量也略多（但量級都在 1.38 億附近）。精度通常略高于 VGG-16，但提升邊際效應遞減。

輸入圖像 (224x224x3 RGB)
-> 2 x [卷積 (3x3, 64)] -> 最大池化 (2x2)  // Block 1
-> 2 x [卷積 (3x3, 128)] -> 最大池化 (2x2) // Block 2
-> 3 x [卷積 (3x3, 256)] -> 最大池化 (2x2) // Block 3
-> 3 x [卷積 (3x3, 512)] -> 最大池化 (2x2) // Block 4
-> 3 x [卷積 (3x3, 512)] -> 最大池化 (2x2) // Block 5
-> 3 x [全連接 (4096, 4096, 1000)]        // FC Layers
-> Softmax -> 1000 類輸出概率

# VGG-16模型定義
class VGG16(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(VGG16, self).__init__()self.features = nn.Sequential(# Block 1nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# Block 2nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# Block 3nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# Block 4nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# Block 5nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),)

四 VGG優缺點

優點	缺點
?歷史貢獻：深度驗證 -?首創使用連續小卷積堆疊深度網絡 - 證明了網絡深度對性能的關鍵作用	參數量過大（主要缺陷） - 全連接層（FC）參數量爆炸： - FC1: 25088×4096 ≈?1.03億參數 - 總參數量高達?1.38億
結構統一性 - 僅用?3×3小卷積核?+?2×2最大池化 - 模塊化堆疊（64→128→256→512通道）	計算資源消耗大 - 大量卷積+全連接導致： -?訓練/推理速度慢 - 顯存占用高（移動端難以部署）
特征表達能力強大 - 深層網絡捕獲多尺度特征 - 特征通用性極優（適用于遷移學習）	梯度問題 - 原始版本未用BN層（Batch Normalization） - 訓練易出現梯度消失/爆炸（需配合Dropout）
廣泛遷移應用 - 預訓練特征成為早期CV任務標準骨干 - 如目標檢測、圖像風格遷移等	全連接冗余嚴重 - FC層參數占整體 >90% - 后發模型（如ResNet）用全局池化替代FC
簡潔設計理念 - 架構規整透明，易于復現/改進 - 小卷積堆疊優于大核（更多非線性+更少參數）	訓練成本高昂 - 需大數據集（ImageNet級）防止過擬合 - 對超參數敏感

VGG-19 盡管它取得了顯著的高精度，但因其龐大的參數量和計算開銷，在新模型設計和效率敏感的部署場景中已被 ResNet 等更現代的網絡結構所取代。但在圖像表示學習、遷移學習和理解深度網絡基礎方面，VGG-19 仍然是一個非常重要和經典的基準模型。?