Tensorflow实例：实现VGG
VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，经过反复堆叠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层的卷积神经网络。VGGNet的结构很是简洁，整个网络都使用了一样大小的卷积核尺寸（3*3）和最大池化层（2*2）。 到目前为止，VGGNet依然常常被用来提取图像特征。VGGNet训练后的模型参数在其官网上开源了，可用来在domain specific的图
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