vgg16

VGG16是一种卷积神经网络，由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2014年提出。该模型具有16个卷积层和全连接层，是当时最深、最复杂的卷积神经网络之一。VGG16在图像分类任务中表现出色，被广泛应用于计算机视觉领域。它的主要特点是使用小尺寸的卷积核（3x3），并通过堆叠多个卷积层来构建深度网络。此外，VGG16还采用了最大池化层和全连接层来提取更高级别的特征。尽管VGG16在性能上表现出色，但由于其庞大的参数量和计算复杂度较高，因此在实际应用中可能会受到一些限制。