🎉 VGGNet介绍 📊

深度学习领域中，卷积神经网络（CNN）是图像识别的核心技术之一。其中，VGGNet因其简洁且优雅的设计脱颖而出，成为经典模型之一。这款由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）开发的网络结构，以其多层次的小卷积核和逐步加深的网络架构闻名。

🔍 VGGNet主要分为VGG16和VGG19两种版本，它们通过堆叠多个3×3的小卷积层来替代大尺寸卷积核，从而有效减少了参数数量并提升了模型性能。这种设计不仅降低了计算复杂度，还增强了特征表达能力。此外，VGGNet采用了固定大小（如224×224像素）的输入图片，并利用全连接层完成最终分类任务。

🎯 尽管VGGNet在ImageNet竞赛中取得了优异成绩，但其巨大的计算需求限制了实际应用。不过，它为后续ResNet等更高效的网络奠定了理论基础，堪称深度学习发展史上的里程碑！💻🚀

深度学习 卷积神经网络 VGGNet