摘要：
VGGNet与GoogLeNet分别获得了那一年ImageNet图像分类大赛的第二和第一，如果说GoogleNet是通过改变网络的宽度来提高神经网络的性能（很多的并行计算），证明了适度增加网络的宽度可以提高网络的性能，那么VGGNet就是通过增加网络的深度来提高网络的性能，本文探究了网络深度与其性能之间的关系，成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能在一定程度上影响网络的最终性能，VGGNet可以看成是AlexNet的加强版，有更深的网络层，包括卷积层和池化层下采样以及全连接层。 阅读全文