VGGNet是牛津大学VGG(Visual Geometry Group)视觉几何组Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年撰写的论文中剔除的卷积神经网络结构，VGGNet建立了一个19层深度网络，在ILSVRC取得了定位第一、分类第二的成绩。VGGNet网络模型与AlexNet框架有很多相似之处，有五个Group的卷积，二层FC图像特征，一层FC分类特征。
VGGNet从AlexNet发展而来，主要进行了两个方面的改进：
