Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

VGG-16 网络是14年牛津大学计算机视觉组和 Google DeepMind 公司研究员一起研发的深度网络模型。该网络一共有16个训练参数的网络，它的兄弟版本如下图所示，清晰的展示了每一级别的参数量，从11层的网络一直到19层的网络。VGG-16 网络取得了 ILSVRC 2014 比赛分类项目的第2名，定位项目的第1名。VGGNet 网络结构简洁，迁移到其他图片数据上的泛化性能非常好。VGGNet 现在依然经常被用来提取图像特征，该网络训练后的模型参数在其官网上开源了，可以用来在图像分类任务上进行在训