VGGNet是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的一种深度卷积神经网络模型，其论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》是计算机视觉领域的经典文献。以下是核心内容概要：
论文关键信息 📅
- 作者：Karen Simonyan, Andrew Zisserman
- 发表时间：2014年
- 期刊：ICML（国际机器学习会议）
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技术亮点 ✨
统一架构设计
通过堆叠小卷积核（3x3）和池化层，构建深度网络（如VGG16/VGG19）。参数共享与局部连接
降低计算复杂度，提升模型泛化能力。ImageNet竞赛突破
在ILSVRC-2014中取得Top-5准确率88.5%的优异成绩。
扩展阅读 📚
若需进一步了解VGGNet的实现细节或变体模型，可访问[/papers/vggnet_model]查看深度解析。
对于图像分类实践，推荐结合PyTorch官方教程进行代码实现。