提到卷积神经网络（CNN），不得不提的就是经典的VGG-16！✨作为深度学习领域的重要里程碑，VGG-16以其简洁而强大的架构赢得了广泛认可。它的名字来源于牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）的研究成果，"16"代表了其包含的16个权重层（包括卷积层和全连接层）。📸

VGG-16由一系列堆叠的卷积层组成，每个卷积层后通常跟着池化操作，以减少参数数量并提取特征。这种设计不仅增强了模型的表达能力，还使其更加易于训练。此外，VGG-16在ImageNet竞赛中取得了优异成绩，展示了其在图像分类任务中的强大性能。🏆

尽管VGG-16拥有出色的准确率，但其庞大的参数量也带来了计算成本高的问题。因此，它更适合研究用途或对资源要求较低的应用场景。不过，作为入门级的学习工具，VGG-16无疑是一个绝佳的选择！🌟

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