TF13——VGGNet

经典卷积网络

VGGNet诞生于2014年，当年ImageNet竞赛的亚军，Top5错误率减小到7.3%,VGGNet使用小尺寸卷积核，在减少参数的同时，提高了识别准确率，VGGNet网络规整，非常适合硬件加速

• 以16层VGG网络为例实现编码

• 按照VGGNet的网络框图，写出CBAPD具体内容，网络结构是两次CBA,CBAPD,CBA,CBAPD，对应代码也是两次CBA,CBAPD,CBA,CBAPD，随后三次CBA,CAB,CBAPD，对应代码也是三次CBA,CAB,CBAPD，最后是三层全连接

• 设计这个网络时，卷积核的个数从64到128到256到512逐渐增加，因为越靠后，特征图尺寸越小，通过增加卷积核个数，增加了特征图深度，保持了信息的承载能力