VGG 19

关于VGG19的一些参考资料
http://www.cnblogs.com/vipyoumay/archive/2017/11/23/7884472.html
https://cloud.tencent.com/developer/article/1075514

VGG网络与AlexNet类似，也是一种CNN，VGG在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名。VGG网络非常深，通常有16－19层，卷积核大小为 3 x 3，16和19层的区别主要在于后面三个卷积部分卷积层的数量。

可以看到VGG的前几层为卷积和maxpool的交替，每个卷积包含多个卷积层，后面紧跟三个全连接层。激活函数采用Relu，训练采用了dropout，但并没有像AlexNet一样采用LRN（论文给出的理由是加LRN实验效果不好）。