VGG卷积神经网络的结构，

VGG是一种卷积神经网络，它被用于图像分类的任务中，其特点是模型结构简单，容易理解和实现。它在2014年的ImageNet比赛中取得了第2名的好成绩。

VGG网络主要由卷积层和全连接层组成。其基本的卷积块是由若干个3x3的卷积层和1个2x2的最大池化层组成，这样的块可以堆叠起来形成更深的网络。在整个网络中，VGG使用了多个这样的卷积块，其中第一个卷积块包含2个卷积层和1个最大池化层，第二个卷积块包含2个卷积层和1个最大池化层，第三个卷积块包含3个卷积层和1个最大池化层，第四个卷积块包含3个卷积层和1个最大池化层，第五个卷积块包含3个卷积层和1个最大池化层。在最后的全连接层中，使用了2-3层全连接层。整个网络结构如下：

输入层（224*224*3）-> 卷积层1（3x3卷积核，64通道） -> 卷积层2（3x3卷积核，64通道） -> 最大池化层1（2x2）-> 卷积层3（3x3卷积核，128通道） -> 卷积层4（3x3卷积核，128通道） -> 最大池化层2（2x2）-> 卷积层5（3x3卷积核，256通道） -> 卷积层6（3x3卷积核，256通道） -> 卷积层7（3x3卷积核，256通道） -> 最大池化层3（2x2）-> 卷积层8（3x3卷积核，512通道） -> 卷积层9（3x3卷积核，512通道） -> 卷积层10（3x3卷积核，512通道） -> 最大池化层4（2x2）-> 卷积层11（3x3卷积核，512通道） -> 卷积层12（3x3卷积核，512通道） -> 卷积层13（3x3卷积核，512通道） -> 最大池化层5（2x2）-> 全连接层1 -> 全连接层2 -> 输出