VGG16은 2014년 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)에서 우승한 컨볼루션 신경망 모델 중 하나다. VGG16은 16개의 컨볼루션(Convolutional) 및 풀링(Pooling) 계층과 3개의 완전 연결(Fully Connected) 계층으로 구성된다.
VGG16은 입력 이미지 크기가 224x224이고, RGB 3채널로 이루어진 이미지를 입력으로 받는다. 모델의 구성은 각각 3x3 크기의 필터로 이루어진 13개의 컨볼루션 계층과, 2x2 크기의 최대 풀링 계층이 5개, 마지막으로 완전 연결 계층이 3개이다.
VGG16은 컨볼루션 계층의 필터 크기를 작게 사용하는 것이 특징이다. 3x3 크기의 필터를 사용하며, 이는 두 번의 2x2 필터를 사용하는 것과 동일한 효과를 가집니다. 이를 통해, 모델은 더 깊어지면서 더 작은 필터를 사용하여 더욱 복잡한 특징을 추출할 수 있다.
VGG16은 ImageNet 데이터셋에 대해 매우 높은 성능을 보여주며, 현재까지도 컨볼루션 신경망 모델의 기본 구조 중 하나로 많이 사용된다.