当用作预训练的特征提取器时，VGG16应该提取多少特征？

VGG16是一种经典的卷积神经网络模型，广泛应用于图像分类和特征提取等计算机视觉任务中。作为预训练的特征提取器时，VGG16通常会提取最后一层卷积层的特征。

VGG16模型总共有13个卷积层，其中包括5个卷积块和3个全连接层。最后一个卷积块包含3个卷积层，命名为conv5_1、conv5_2和conv5_3。这些卷积层的输出可以被视为图像的高级特征表示。因此，当将VGG16用作特征提取器时，通常会提取最后一个卷积块的输出特征。

具体而言，可以使用VGG16模型的最后一个卷积层conv5_3的输出作为提取的特征。这些特征具有较高的抽象程度，能够捕获图像中的语义信息。该特征通常以矢量的形式表示，可以作为后续任务（如图像分类、目标检测等）的输入。

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