caffe和vgg-16和googlenet的区别

Caffe是目前图像领域应用最广泛的深度学习平台，国内外很多Daniel都使用caffe作为实验平台。个人认为主要有两个原因。第一，caffe发展较早，日积月累积累了很多深度学习的研究成果，比如可以直接运行的代码，预先训练好的模型，可以方便的用于实验；第二，后人要想和以前的方法进行比较，需要保持除方法之外的其他因素一致，比如使用的数据、实验使用的平台等。

Vgg-16是深度卷积神经网络模型，16代表其深度。它是继alexnet之后的代表性深度模型之一，在图像分类等任务中取得了良好的效果。

googlenet是Google设计的深度卷积神经网络模型。第一版深度22层。该网络采用稀疏学习的思想，通过稀疏网络参数来增加网络规模。

类似Caffe的平台有tensorflow，theano，torch，paddle等等。

vgg-16、googlenet等网络结构较为多样，比较有代表性的有alexnet、resnet。