VGG网络结构

论文：

《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK SFOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》

VGG16和VGG19模型是一种十分强大的分类模型，属于DCNN(Deep Convolutional Neural Network )，比较起ALEXNET, VGG对图片有更精确的估值以及更省空间

VGG结构

我们看D列(VGG16)和E列(VGG19)。因为前面的网络效果没有D和E的效果好，而且比起D和E来讲不够简洁

图中conv3-64表示该层卷积核的大小为3x3，有64个卷积核；conv3-128等则以此类推

FC表示全连接层，FC-4096表示有4096个感知器的全连接层

VGG16表示网络深度为16层，其中卷积层13层，全连接层3层。

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参考：

https://blog.csdn.net/zhangwei15hh/article/details/78417789

https://blog.csdn.net/DaVinciL/article/details/77259417