VGG卷积神经网络：深度学习中的强大工具
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像处理领域中扮演着重要的角色。其中，VGG（Visual Geometry Group）卷积神经网络是一种经典的深度学习模型，以其出色的性能和简单的结构而闻名。本文将介绍VGG网络的基本原理，并提供一个用CPU运行的简化实现代码。
VGG网络的主要特点之一是其深度。它由多个卷积层和池化层组成，其中包含较小的卷积核尺寸（通常为3x3）和较小的步幅（通常为1），以便更好地捕捉图像的细节。这种深度结构使得VGG网络能够学习更加复杂的特征表示，从而提高图像识别的准确性。
下面是一个使用Python编写的简化版VGG网络的代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 定义VGG网络的模型