Tensorflow實例：實現VGG
VGGNet探索了卷積神經網絡的深度與其性能之間的關係，經過反覆堆疊3*3的小型卷積核和2*2的最大池化層，VGGNet成功地構築了16~19層的卷積神經網絡。VGGNet的結構很是簡潔，整個網絡都使用了一樣大小的卷積核尺寸（3*3）和最大池化層（2*2）。 到目前爲止，VGGNet依然常常被用來提取圖像特徵。VGGNet訓練後的模型參數在其官網上開源了，可用來在domain specific的圖
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