VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研发一种深度卷积网络，并且在２０１４年在ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。

1. VGGNet的特点

1、结构简洁
VGG结构由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大池化）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。
2、小卷积核和多卷积子层
VGG使用多个较小卷积核（3x3）的卷积层代替一个卷积核较大的卷积层，一方面可以减少参数，另一方面相当于进行了更多的非线性映射，可以增加网络的拟合/表达能力。
小卷积核是VGG的一个重要特点，虽然VGG是在模仿AlexNet的网络结构，但没有采用AlexNet中比较大的卷积核尺寸（如7x7），而是通过降低卷积核的大小（3x3），增加卷积子层数来达到同样的性能（VGG：从1到4卷积子层，AlexNet：1子层）。
VGG的作者认为两个3x3的卷积堆叠获得的感受野大小，相当一个5x5的卷积；而3个3x3卷积的堆叠获取到的感受野相当于一个7x7的卷积。这样可以增加非线性映射，也能很好地减少参数（例如7x7的参数为49个，而3个3x3的参数为27）
3、小池化核