尽管在每一个全连接层后面都加添加了一个Dropout层来防止过拟合但VGG-16网络模型中仍会产生大量参数从而导致网络模型运算速度和收敛速度缓慢以及过拟合问题的出现。

针对这个问题，可以采用以下几种方法来优化VGG-16网络模型：

1. 使用卷积层替代全连接层：由于全连接层会产生大量参数，可以使用卷积层替代全连接层，从而减少参数数量，提高网络模型的运算速度和收敛速度。

2. 使用批归一化（Batch Normalization）：批归一化可以有效地防止过拟合问题的出现，并且可以加速网络模型的收敛速度。

3. 使用残差连接（Residual Connection）：残差连接可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而提高网络模型的收敛速度和准确率。

4. 使用迁移学习（Transfer Learning）：可以使用已经训练好的VGG-16网络模型来初始化自己的网络模型，从而避免从头开始训练网络模型，提高训练速度和准确率。

5. 使用卷积核的1x1卷积：在VGG-16网络模型中，卷积核的大小是固定的，可以使用卷积核大小为1x1的卷积层来代替一些卷积层，从而减少参数数量，提高网络模型的运算速度和收敛速度。