iPAS 考題解析關於 VGG16 架構，下列哪項描述「不正確」？

解析

正確答案：D. VGG16 使用 Batch Normalization 在每個卷積層後進行正規化

VGG16（Simonyan & Zisserman, 2014）的原始設計中並沒有使用 Batch Normalization。BN 是 2015 年才提出的技術。VGGNet 的核心設計是使用多個 3×3 小卷積核疊加，效果等同大卷積核但參數更少、非線性更強。後來有 VGG16-BN 的改良版本，但這不是原始 VGG16 的特性。

每個選項為什麼對或錯

• A VGG16 使用小卷積核（3×3）堆疊代替大卷積核，以增加非線性 錯誤選項

  3×3 小卷積核堆疊是 VGG 的核心設計，描述正確。

• B VGG16 共有 16 層含可學習參數（13 個卷積層 + 3 個全連接層） 錯誤選項

  16 層含可學習參數（13 卷積 + 3 全連接），描述正確。

• C VGG16 使用最大池化（Max Pooling）進行空間下採樣 錯誤選項

  使用 Max Pooling 進行下採樣，描述正確。

• D VGG16 使用 Batch Normalization 在每個卷積層後進行正規化 正解

  VGG16 原始版本沒有 BN，此描述「不正確」，故為答案。

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