VGG-16
VGG-16其中的16含義爲：含有權重參數的有16層，共包含參數約爲1.38億，這是一個相當大的網絡。但是其網絡結構很規整簡潔，沒有那麼多的超參數，專注於構建簡單的網絡結構(都是幾個卷積層後面跟一個最大池化層)，通過不斷的加深網絡結構來提升性能；但是由此也會帶來 訓練的特徵數量非常大 的缺點。
其網絡結構中的使用的卷積核大小爲3*3，步長爲1，same padding ;以及池化層爲最大池化層，池化核大小都是 2*2，步長爲2
接下來我們具體的對這個網絡結構進行分析：
如上圖所示，參數並沒有包含bias