VGG（Visual Geometry Group）是一种经典的卷积神经网络架构，由牛津大学的Visual Geometry Group提出。本文将解析VGG网络的架构和特点。
架构特点
- 深度网络：VGG网络包含13个卷积层和3个全连接层，是一种深度网络。
- 小卷积核：VGG网络使用3x3的小卷积核，通过堆叠多个卷积层来增加网络深度。
- 局部响应归一化（LRN）：VGG网络在卷积层后使用LRN来减少局部梯度消失问题。
- 权值共享：VGG网络在卷积层中使用了权值共享，即同一层使用相同的卷积核。
应用
VGG网络在ImageNet图像分类竞赛中取得了很好的成绩，并广泛应用于图像分类、目标检测等领域。
图片示例
VGG网络结构图
扩展阅读
VGG网络作为一种经典的卷积神经网络架构，其深度和权值共享的特点使其在图像处理领域有着广泛的应用。