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图像分类任务是一个典型的深度学习应用。人们对这个任务的兴趣得益于 ImageNet 图像数据集根据 WordNet 层次结构（目前仅有名词）组织，其中检索层次的每个节点包含了成千上万张图片。

更确切地说，ImageNet 旨在将图像分类并标注为近 22000 个独立的对象类别。在深度学习的背景下，ImageNet 一般是指论文“ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge”中的工作，即 ImageNet 大型视觉识别竞赛，简称 ILSVRC。

在这种背景下，目标是训练一个模型，可以将输入图像分类为 1000 个独立的对象类别。本节将使用由超过 120 万幅训练图像、50000 幅验证图像和 100000 幅测试图像预训练出的模型。

VGG16和VGG19

VGG16 和 VGG19 网络已经被引用到“Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition”（由 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 于2014年编写）。该网络使用 3×3 卷积核的卷积层堆叠并交替最大池化层，有两个 4096 维的全连接层，然后是 softmax 分类器。16 和 19 分别代表网络中权重层的数量（即列 D 和 E）：

图 1 深层网络配置示例