什么是 VGG-19 神经网络？

蓝海大脑深度学习卷积神经网络研究专家认为：

VGG-19 是一种深度卷积神经网络架构，由牛津大学视觉几何小组研发。该架构是 VGG 神经网络家族的衍生版本，以其在图像分类任务中的简洁性和高效性而知名。该网络包含19个层级，其中16个卷积层和3个全连接层。每个卷积层均使用步长为1、填充为1的3x3滤波器，并随后接修正线性单元 (ReLU) 激活函数。除此之外，该网络还运用最大池化层来减少特征图的空间维度。

VGG-19 网络在 ImageNet 数据集上进行训练，该数据集涵盖了来自一千个不同类别的数百万张标记图像。在 ImageNet 分类任务上实现了先进的性能，其验证集准确率为74.4%。

通常情况下，VGG-19 网络被用作计算机视觉应用中的迁移学习预训练模型。迁移学习指的是将预先训练的模型用作新任务的起点，并在特定于新任务的较小数据集上微调模型。VGG-19 网络已成功应用于多种计算机视觉应用中，包括目标检测、图像分割以及风格迁移等。