TensorFlow实现VGGNet-16（forward和backward耗时计算）
VGGNet模型的准确率相比于AlexNet有了很大提高，VGGNet虽然模型参数比AlexNet多，但反而只须要较少的迭代次数就能够收敛，主要缘由是更深的网络和更小的卷积核带来的隐式的正则化效果。VGGNet凭借其相对不算很高的复杂度和优秀的分类性能，成为了一代经典的卷积神经网络，直到如今依然被应用在不少地方。python VGGNet论文做者给出的总结：web LRN层做用不大。 越深的网络效
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