《動手學深度學習》第十九天---使用重複元素的網絡（VGG）

卷積神經網絡由卷積核來提取特徵，經過池化層對顯著特徵進行提取，通過屢次的堆疊，獲得比較高級的特徵，最後能夠用分類器來分類。這是CNN的一個大概流程，其具體實現的結構是豐富多樣的，但總的思想是統一的。 一個圖像分類模型的流程大概是：輸入image->卷積和池化->最後一層的feature map->全鏈接層->損失函數層softmax loss 一樣VGG也是由conv、pool、fc、softma

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