VGG16是一種經典的卷積神經網絡(CNN)架構，由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出。VGG16的特點在於其深度和簡單性，它包含了16個隱藏層，其中13個是卷積層，3個是全連接層。VGG16的網絡架構簡單明瞭，主要通過堆疊卷積層和全連接層，並在每個卷積層之後進行池化操作。它使用了小尺寸的3x3卷積核進行特徵提取，並通過ReLU激活函數進行非線性激活。這種設計有助於增加網絡的深度和非線性表達能力。VGG16在ImageNet圖像分類比賽中表現出色，取得了分類任務第二名和定位任務第一名的成績。
VGG16的優點包括其深度和簡單性，以及有效的參數共享，它具有良好的遷移學習性能，適合作爲預訓練模型在其他圖像相關任務上進行微調。然而，它也存在一些缺點，如參數數量較大，導致訓練和推理過程需要更多的時間和資源，且容易在數據較少時發生過擬合。