3.3 VGGNet：深度与简洁的结合

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3.3 VGGNet：深度与简洁的结合 3.3 VGGNet：深度与简洁的结合在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，VGGNet无疑是一个里程碑式的成就。由牛津大学Visual Geometry Group（VGG）团队在2014年提出，并在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC 2014）中取得了分类任务的亚军和定位任务的冠军。VGGNet的核心贡献在于系统地证明了增加网络深度可以在很大程度上提升模型的性能，同时其架构设计异常简洁和规整，为后续的深度学习模型设计提供了重要的启示。 3.3.1 架构核心思想：深度与小卷积核 VGGNet的设计哲学可以概括为“深度与简洁”。