繼上一篇我們使用Alexnet 模型來訓練Cifar10數據集，這次我們改用VGG16 模型來做訓練及預測。Cifar10的數據集可以從以下網址下載：
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
從本質上來看，VGGNet 是在更細的粒度上實現的AlexNet，他廣泛的使用非常小的卷積核架構去實現更深層次的卷積網路神經網路。在一定的程度上證實了，增加卷積神經網路的深度，增加更多的隱藏層和權重可以實現對識別的明顯改進。
從VGGNet的結構上來說，與AlexNet並沒有太大的區別，只不過增加了更多隱藏層，VGG的參數較多調整範圍大，而最終生成的模型參數是AlexNet的3倍左右，VGGNet的模型圖如下圖所示：
<picture 1> VGGNet的模型圖 ， citation: htpps://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf
