VGG网络，全称为Visual Geometry Group网络，是由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的一种深度卷积神经网络架构。该网络由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出，并在ImageNet图像分类竞赛中取得了优异的成绩。
VGG网络的核心特点是其深度极深，通过使用多个连续的3x3卷积核来替代较大的卷积核，从而增加网络的深度和复杂性。这种设计使得VGG网络能够更有效地提取图像特征，提高图像识别的性能。VGG网络通常包括多个卷积层、池化层和全连接层，其中卷积层主要采用ReLU激活函数，而池化层则使用2x2的最大池化操作。
VGG网络有多种变体，其中最著名的包括VGG-16和VGG-19。VGG-16包含16层卷积层，而VGG-19则包含19层卷积层。这些网络通过逐步增加卷积层的数量和通道数来提升模型的表达能力。尽管VGG网络在ILSVRC 2014竞赛中未能夺冠，但其提出的许多设计原则已被广泛应用于后续的卷积神经网络架构中。
VGG网络以其简洁而一致的设计哲学，成为理解卷积神经网络结构的基础之一，并在图像识别和分类任务中表现出色
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