TensorFlow實現VGGNet-16（forward和backward耗時計算）
VGGNet模型的準確率相比於AlexNet有了很大提高，VGGNet雖然模型參數比AlexNet多，但反而只須要較少的迭代次數就能夠收斂，主要緣由是更深的網絡和更小的卷積核帶來的隱式的正則化效果。VGGNet憑藉其相對不算很高的複雜度和優秀的分類性能，成爲了一代經典的卷積神經網絡，直到如今依然被應用在不少地方。python VGGNet論文做者給出的總結：web LRN層做用不大。 越深的網絡效
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