VGA线闪屏可能是由多种因素造成的，包括：显卡和显示器之间的连接松动：检查VGA线是否牢固连接到显卡和显示器上。
电缆损坏：损坏的VGA线会导致信号中断，从而导致闪屏。
刷新率设置不当：刷新率表示显示器每秒更新屏幕的次数。将刷新率设置为过高或过低的值会导致闪屏。
显卡故障：显卡故障也可能导致VGA线闪屏。
主板设置不当：主板上的显示设置不当可能会导致VGA线闪屏。
是的，如果vga线有问题，屏幕会闪。这是因为vga线是用来传输视频信号的，如果信号传输出现问题，就会导致屏幕显示不稳定。具体表现为屏幕出现闪烁、花屏、颜色偏差等问题。
因此，如果发现屏幕在使用vga连接时出现了以上问题，建议检查vga线是否有损坏或连接是否松动，及时修复问题，以保证屏幕正常显示。
VGGNet 是在 2014 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中获得冠军的卷积神经网络模型，是一种基础的深度学习模型，具有以下入门基础知识：
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：VGGNet 是一种卷积神经网络，是一种专门用于图像处理和识别的神经网络。CNN 通过卷积层提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类。
2. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心，通过卷积核对图像进行特征提取。卷积核是一个二维数组，用于与图像进行卷积运算，从而提取图像的特征。
3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减小图像的分辨率，从而降低模型的计算成本，并提高模型的泛化能力。常用的池化操作有最大池化和平均池化。
4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于对提取的特征进行分类，通常采用 softmax 函数进行多分类。
5. 反向传播算法（Backpropagation）：反向传播算法是用于训练神经网络的算法，通过不断地调整网络的权值，使得网络的输出与真实标签尽可能匹配。
6. 损失函数（Loss Function）：损失函数用于衡量网络的输出与真实标签之间的差距，常用的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵损失函数（Cross-entropy）。
7. 优化算法（Optimization Algorithm）：优化算法用于更新网络的权值，使得损失函数最小化。常用的优化算法有随机梯度下降（SGD）、动量梯度下降（Momentum）和 Adagrad、Adadelta 等。
8. 模型训练（Model Training）：模型训练是指使用训练数据对神经网络进行训练，使得网络能够对新的数据进行分类或预测。模型训练通常包括数据预处理、模型训练、模型评估等步骤。
以上是 VGGNet 的入门基础知识，如果您想进一步了解 VGGNet 的细节和应用，可以深入学习相关的书籍、教程和论文。