什么是VGG13深度神经网络

VGG13是一种深度卷积神经网络，由牛津大学的研究团队于2014年提出。它是VGG系列模型中的一种，该系列模型以其简单、一致的架构和较少的超参数而闻名。

VGG13由13个卷积层和3个全连接层组成，其中卷积层都是具有3x3的卷积核和ReLU激活函数的卷积层。这些层的堆叠使得网络能够学习到更加复杂和抽象的特征，从而提高了模型的性能。此外，VGG13还使用了池化层和Dropout层来避免过拟合，并使用了批量归一化来加速收敛过程。

VGG13在ImageNet数据集上取得了不错的表现，其分类准确率可以达到92%以上。由于其简单、一致的架构和较少的超参数，VGG13也被广泛应用于其他计算机视觉任务中，如目标检测、语义分割等。