经过VGG的前10层网络得到一个特征度F
，然后将该特征度F输入到全连接层中进行分类或回归等任务。这个过程被称为特征提取，因为VGG网络的前10层主要是用来提取图像的特征，而全连接层则是用来将这些特征转化为具体的预测结果。这种分层设计的好处在于，前10层可以重复利用，从而加速训练过程，而全连接层则可以针对不同的任务进行调整，从而提高模型的准确率。
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