VGG网络中关于测试阶段把全连接层转为卷积层的疑惑

Question

我看了您关于几个经典卷积神经网络的讲解，对于VGG网络有点疑惑。您文章中说：全连接转卷积（测试阶段）这也是VGG的一个特点，在网络测试阶段将训练阶段的三个全连接替换为三个卷积，使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制，因而可以接收任意宽或高为的输入，这在测试阶段很重要。如本节第一个图所示，输入图像是224x224x3，如果后面三个层都是全连接，那么在测试阶段就只能将测试的图像全部都要缩放大小到224x224x3，才能符合后面全连接层的输入数量要求，这样就不便于测试工作的开展。 那么比如原始网络最后一个卷积层得到的特征图为mm512，那么在把全连接转换为卷积时，想得到第一个全连接效果的4096个数值，必须约定更改后卷积层的卷积核大小为mm，通道为512,个数有4096个，那么一旦输入的图像分辨率不一致，还是要每次更改这个卷积的卷积核大小啊。并不能做到无视输入要求啊 后续的11卷积核都可以理解

Answer 1

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在VGG网络中，全连接层转换为卷积层的目的是为了在测试阶段能够接受任意大小的输入图像，而不必要求输入图像必须是固定大小。因此，在将全连接层转换为卷积层时，需要约定卷积核大小和数量。一旦约定完毕，在测试阶段只需将输入图像送入网络即可，不必每次都更改卷积核大小。 举个例子，对于VGG16网络来说，最后一个卷积层输出$m$₅₁₂，需要将它转换为一个全连接层输出4096个数值。因此，在将全连接层转换为卷积层时，可以约定卷积核大小为7x7，通道数为512，数量为4096。在测试阶段，无论输入的图像大小是多少，都可以直接输入网络进行预测，不必再调整卷积核大小。 代码实现（仅作参考）：

# 定义全连接层转换为卷积层的函数
def fc2conv(model):
    # 遍历模型中的所有层
    for i, layer in enumerate(model.layers):
        # 如果是全连接层
        if isinstance(layer, keras.layers.Dense):
            # 获取全连接层的权重
            weights = layer.get_weights()
            # 获取全连接层的输入形状
            input_shape = layer.input_shape
            # 计算卷积核大小和数量
            kernel_size = (input_shape[1], input_shape[2])
            filters = weights[1].shape[0]
            # 将全连接层转换为卷积层
            model.layers[i] = keras.layers.Conv2D(
                filters=filters, kernel_size=kernel_size,
                activation='relu', padding='same')
            # 设置卷积层的权重
            model.layers[i].set_weights([
                np.reshape(weights[0], kernel_size + (weights[0].shape[-1],) + (filters,)),
                weights[1]])
    return model
# 使用示例：将全连接层转换为卷积层
from tensorflow import keras
import numpy as np
# 构建VGG16模型（不包含全连接层）
model = keras.applications.VGG16(include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 将全连接层转换为卷积层
model = fc2conv(model)
# 打印模型结构
print(model.summary())