用tensorflow實現VGG網絡，訓練mnist數據集

VGG做爲流行的幾個模型之一,訓練圖形數據效果不錯，在mnist數據集是經常使用的入門集數據，VGG層數很是多，若是嚴格按照規範來實現，並用來訓練mnist數據集，會出現各類問題，如，通過16層卷積後，28*28*1的圖片幾乎沒法進行。python 先介紹下VGGgit ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman實現的卷積神經網絡，如今稱其爲

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