vgg16和vgg16_bn区别

VGG16是一个深度卷积神经网络，由16层神经网络组成。它以卷积层和全连接层交替的形式构成，并使用小尺寸的卷积核来提高模型的准确性。VGG16在多个计算机视觉领域中都取得了很好的表现，如图像分类、目标检测和语义分割等。

VGG16_BN是VGG16的变种，其主要区别在于它添加了批量归一化（Batch Normalization）层，即在每一层的输出上做归一化处理。通过在网络中添加批量归一化，可以加速模型训练过程、提高网络泛化能力，并且减少了梯度消失和梯度爆炸等问题，从而提高了模型的性能。