CNN经典模型:VGGNet_vggnet有几种 😎

随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（CNN）模型层出不穷，其中VGGNet因其简洁优雅的设计而备受关注。那么，vggnet到底有几种呢？今天我们就来一起探讨一下这个问题。

首先，我们先了解一下VGGNet的基本概念。VGGNet是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的一种经典的深度卷积网络模型。该模型在ImageNet数据集上取得了很好的成绩，其主要特点是使用了非常小的(3x3)卷积核和最大池化层，使得模型具有较强的特征表达能力。

那么，vggnet到底有几种呢？实际上，VGGNet系列主要包括VGG11、VGG13、VGG16和VGG19这四种不同的结构。它们之间的主要区别在于网络层数的不同，其中VGG11是最简单的模型，只有11层（包括卷积层和全连接层），而VGG19则是最复杂的模型，共有19层。不同层次的模型适用于不同的应用场景，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行训练和应用。