VGGNet（Very Deep Convolutional Networks）是一种深度卷积神经网络，因其深度和简洁的架构而广受关注。本文将简要介绍 VGGNet 的结构和特点。
VGGNet 架构
VGGNet 的主要特点是使用了大量的 3x3 卷积核，通过堆叠这些卷积层来增加网络的深度。以下是 VGGNet 的典型架构：
- 13 个卷积层
- 3 个最大池化层
- 3 个全连接层
VGGNet 架构图
VGGNet 特点
- 深度和简洁性：VGGNet 使用了大量的 3x3 卷积核，使得网络结构非常简洁，易于理解和实现。
- 参数共享：卷积核在所有位置共享，减少了参数数量，有助于提高模型的泛化能力。
- 良好的性能：在 ImageNet 等图像识别比赛中，VGGNet 取得了优异的成绩。
扩展阅读
如果您想了解更多关于 VGGNet 的信息，可以阅读以下论文：