VGG Convolutional Neural Networks

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
Author: K Simonyan ， A Zisserman
Year: 2014

为什么叫VGG？
牛津大学 Visual Geometry Group（视觉几何组）的同志写的论文，所以叫 VGG

1. 共有5个池化层，所以可以把卷积部分视为5个部分
2. 所有卷积层都是同样大小的filter！尺寸3x3，卷积步长Stirde = 1，填充Padding = 1
   网络设计优点：
   3x3是最小的能够捕获左、右、上、下和中心概念的尺寸；
   两个3x3的卷积层连在一起可视为5x5的卷积核，三个连在一起可视为一个 7x7；
   多个3x3的卷积层比一个大尺寸的filter卷积层有更多的非线性，使得判决函数更加具有判断性；
   多个3x3的卷积层笔一个大尺寸的filter具有更少的参数。

参考链接：
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html