pytorch vgg19 和vgg19_bn的区别

VGG19和VGG19-BN都是基于深度卷积神经网络的模型，其中VGG19是使用标准卷积层(Conv2d)实现的，而VGG19-BN则是使用了批量归一化层(BatchNorm2d)。

批量归一化层可以加速训练过程，减少梯度爆炸和消失的问题，同时可以提高模型的泛化能力和稳定性，使得在使用较大的学习率时也能收敛到较好的结果。

因此，相比于VGG19，VGG19-BN在准确率上有所提升，并且训练速度更快。但是，VGG19-BN的模型参数要比VGG19略多一些，因此在内存和计算资源上可能会更加消耗。