Question

我找到了CNN定义为GGG HERE的Git {{3}}，因此我使用我的数据进行了面部表情识别训练，结果非常不错。

尽管如此，此后我检查了VGG16的外观，即使我是深度学习的新手，对于我来说，这种架构似乎也不是VGG16。有经验的人可以看看它，然后评估这个CNN是某种流行的体系结构还是它是由Git的作者创建的吗？

def VGG():
    img_rows, img_cols = 48, 48
    model = Sequential()
    model.add(Convolution2D(64, 5, 5, border_mode='valid',
                            input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
    model.add(PReLU(init='zero', weights=None))
    model.add(ZeroPadding2D(padding=(2, 2), dim_ordering='tf'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(5, 5), strides=(2, 2)))

    model.add(ZeroPadding2D(padding=(1, 1), dim_ordering='tf'))
    model.add(Convolution2D(64, 3, 3))
    model.add(PReLU(init='zero', weights=None))
    model.add(ZeroPadding2D(padding=(1, 1), dim_ordering='tf'))
    model.add(Convolution2D(64, 3, 3))
    model.add(PReLU(init='zero', weights=None))
    model.add(AveragePooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)))

    model.add(ZeroPadding2D(padding=(1, 1), dim_ordering='tf'))
    model.add(Convolution2D(128, 3, 3))
    model.add(PReLU(init='zero', weights=None))
    model.add(ZeroPadding2D(padding=(1, 1), dim_ordering='tf'))
    model.add(Convolution2D(128, 3, 3))
    model.add(PReLU(init='zero', weights=None))

    model.add(ZeroPadding2D(padding=(1, 1), dim_ordering='tf'))
    model.add(AveragePooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)))

    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(1024))
    model.add(PReLU(init='zero', weights=None))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(1024))
    model.add(PReLU(init='zero', weights=None))
    model.add(Dropout(0.2))

    model.add(Dense(6))

    model.add(Activation('softmax'))

    ada = Adadelta(lr=0.1, rho=0.95, epsilon=1e-08)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer=ada,
                  metrics=['accuracy'])

    return model

这是哪种CNN架构？

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