卷积神经网络的发展历程

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中最为成功的模型之一，其发展历程可以分为以下几个阶段：

1. LeNet-5（1998）：由Yann LeCun等人提出的第一个卷积神经网络，用于手写数字识别。

2. AlexNet（2012）：由Alex Krizhevsky等人提出的CNN，在ImageNet比赛中取得了显著的优势，使得CNN的应用范围得到了很大的扩展。

3. VGGNet（2014）：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出的CNN，采用了非常深的网络结构，并在ImageNet比赛中取得了很高的准确率。

4. GoogLeNet（2014）：由Google团队提出的CNN，采用了Inception模块的结构，使得网络变得更加紧凑，同时在ImageNet比赛中取得了很高的准确率。

5. ResNet（2015）：由Microsoft Research Asia团队提出的CNN，采用了残差网络的结构，使得网络可以更加深，同时在ImageNet比赛中取得了更高的准确率。

6. MobileNet（2017）：由Google团队提出的轻量级CNN，采用了深度可分离卷积的结构，使得网络参数量大大减少，同时在ImageNet比赛中取得了不错的准确率。

7. EfficientNet（2019）：由Google团队提出的CNN，采用了自动化网络结构搜索的方法，得到了一个参数量较小、准确率较高的网络结构。

随着深度学习的发展，CNN的应用场景也越来越广泛，例如图像分类、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域。