VGGNet是牛津大学计算机视觉组(VisualGeometry Group)和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构,错误率大幅下降,并取得了ILSVRC 2014比赛分类项目的第2名和定位项目的第1名。同时VGGNet的拓展性很强,迁移到其他图片数据上的泛化性非常好。VGGNet的结构非常简洁,整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸(3*3