深度学习入门指南：VGG网络详解

深度学习是一种强大的机器学习技术，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。VGG（Visual Geometry Group）是一种经典的深度学习网络架构，它在2014年的ImageNet图像识别挑战中取得了很好的成绩。本文将详细介绍VGG网络的原理和实现，同时提供相应的Python代码示例。

VGG网络的特点是具有深层的结构，它采用了连续多个卷积层和池化层的堆叠。VGG网络的核心思想是通过多次堆叠3x3的卷积核和2x2的池化操作来增加网络的深度，从而提高特征提取的能力。VGG网络的结构非常简洁，只包含了卷积层、池化层和全连接层，没有使用任何复杂的操作。

下面是一个简化版的VGG网络的Python代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D