VGGNet，全称 Very Deep Convolutional Networks，是一种深度卷积神经网络，由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出。VGGNet因其网络结构的简洁和深度而闻名，被广泛应用于计算机视觉任务中。
VGGNet 网络结构
VGGNet 的特点是网络结构的简洁性和深度。它通过堆叠多个卷积层和池化层来构建网络，每个卷积层后面跟着一个步长为2的池化层。以下是 VGGNet 的基本结构：
- 卷积层：使用3x3的卷积核，每个卷积层后跟一个ReLU激活函数。
- 池化层：使用2x2的最大池化层，步长为2。
VGGNet 结构图
VGGNet 优势
- 深度：VGGNet 的深度使得它可以学习到更复杂的特征，从而在图像分类任务中取得更好的性能。
- 简洁性：VGGNet 的网络结构简单，易于理解和实现。
- 可扩展性：VGGNet 的网络结构可以很容易地进行扩展，以适应不同的任务和图像尺寸。