vgg卷积神经网络优越性

VGG卷积神经网络是一种经典的深度学习模型，具有以下几个优越性：

1. 结构简单：VGG网络的结构相对简单，由多个卷积层和池化层组成，使得网络易于理解和实现。

2. 模型表达能力强：VGG网络采用了较小的卷积核尺寸（3x3），通过多个卷积层的堆叠，可以有效地增加网络的深度和感受野，从而提高了模型的表达能力。

3. 参数共享：VGG网络中的卷积层采用了相同的卷积核尺寸和步长，这样可以使得参数共享，减少了模型的参数量，降低了过拟合的风险。

4. 预训练模型：VGG网络在ImageNet数据集上进行了预训练，得到了较好的特征表示能力。这使得VGG网络可以作为一个强大的特征提取器，在其他计算机视觉任务中进行迁移学习。

5. 高性能：VGG网络在图像分类任务上取得了很好的性能，在多个计算机视觉竞赛中获得了优异的成绩。