VGGNet

 

有着較深的網絡，使用小卷積核。

輸入圖像的大小爲224*224。

5組卷積，卷積核大小3*3。

每組卷積後進行最大池化。

之後是3個全連接層。

最後是1個softmax分類器。

 

VGGnet能夠學習比較複雜的功能，而且有着較低的成本。