深度学习福利入门到精通第三讲——VGGNet模型
VGG由牛津大学视觉几何组提出，并在2014年ILSVRC取得了定位第一名和分类第二名好成绩。
相对于AlexNet，统一了卷积中使用的参数，卷积核统一为3*3，步长1，padding为1等等。而且增加了深度，分别定义了
16层的VGG16和19层的VGG19。下图为16层VGG模型
和第二讲的AlexNet大致相同，最后输出也是1000种可能概率，所以具体不讲。
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