VGG网络教程

🧠 VGG（Visual Geometry Group）是深度学习领域极具代表性的卷积神经网络架构，由牛津大学视觉几何组研发。其设计思想对后续模型（如 ResNet）有深远影响。

核心特点

• 模块化设计：通过重复堆叠卷积层和池化层构建网络，如 VGG16 和 VGG19 的结构差异。
• 小卷积核：全网使用 3×3 卷积核（如 Convolutional_Layer），降低参数量并提升特征捕捉能力。
• 深度优势：通过增加网络深度（如 Depth）提升模型性能，但需注意计算资源消耗。

应用场景

🖼️ VGG 广泛应用于：

• 图像分类（如 ImageNet 数据集任务）
• 目标检测（通过改进如 VGG-M 架构）
• 迁移学习（利用预训练权重进行微调）

扩展学习

📌 若需深入理解卷积神经网络原理，可参考 CNN基础教程。
📌 对比 VGG 与其他经典模型（如 AlexNet、ResNet）的差异，建议查看 模型对比指南。