VGG论文笔记/小结
VGG论文的主要内容如下： VGG研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。 主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置的显著改进。 1 不同大小的核的区别，以及Alexnet与VGG对比 1.1 首先说明下小核与大核的区别： VGG相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积
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