《动手学深度学习》第十九天---使用重复元素的网络（VGG）

卷积神经网络由卷积核来提取特征，经过池化层对显著特征进行提取，通过屡次的堆叠，获得比较高级的特征，最后能够用分类器来分类。这是CNN的一个大概流程，其具体实现的结构是丰富多样的，但总的思想是统一的。 一个图像分类模型的流程大概是：输入image->卷积和池化->最后一层的feature map->全链接层->损失函数层softmax loss 一样VGG也是由conv、pool、fc、softma

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