2.VGGNet

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#目标分类 #VGGNet

VGGNet作为2014年ImageNet竞赛的亚军，通过不断堆叠3x3的卷积核和2x2的池化层来简化网络结构。相较于AlexNet，VGGNet通过使用更小的卷积核来增加网络深度并减少参数量，同时保持了良好的性能。VGGNet有两个主要版本：VGG16和VGG19，分别由不同数量的卷积层组成。
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VGGNet

    一、VGGNet，是ImageNet2014年的亚军，其网络结构非常简单，就是不断的堆叠卷积层和池化层。分别有VGG16和VGG19，其区别就是网络层数不一样，其中VGG16是由13层卷积层和3层全连接层组成，VGG19是由16层卷积层和3层全连接层组成。

    二、对比AlexNet，VGG网络中几乎全部使用 3 x 3 的卷积核以及 2 x 2 的池化层，采用多个小的卷积核替代大的卷积核，大大减少了参数量，降低了计算，增加了深度。

    三、具体结构如下图所示：

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