cnn卷积神经网络包括VGG-Net卷积神经网络吗

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像的特征，并进行分类或回归等任务。

VGG-Net是一种经典的卷积神经网络结构，由牛津大学的研究团队提出。它的主要特点是采用了多个较小的卷积核和池化层，使得网络具有更深的层级结构。VGG-Net的网络结构非常简洁，主要由卷积层和全连接层组成，其中卷积层使用了3x3的卷积核，并通过池化层进行下采样。

VGG-Net的网络结构可以分为多个阶段，每个阶段包含若干个卷积层和池化层。最常用的VGG-Net结构是VGG16和VGG19，分别包含16个和19个卷积层。这些卷积层之后是若干个全连接层，最后通过softmax函数进行分类。