为什么卷积神经网络结构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet能够流行

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 结构在计算机视觉领域被广泛应用，主要是因为以下原因：

1. 层次结构：卷积神经网络结构采用分层结构，可以从简单特征到复杂特征的逐步提取和处理，能够更好地理解图像内容。

2. 卷积操作：卷积操作可以有效地捕捉图像中的空间关系，可以有效地减少图像中的冗余信息，从而提高了网络的效率。

3. 池化操作：池化操作可以对特征图进行降维，减少特征数量，降低了网络的复杂度，同时还可以提高网络的鲁棒性。

4. 激活函数：卷积神经网络使用的激活函数，如 ReLU，能够更好地解决梯度消失问题，从而提高了网络的训练速度和准确率。

5. 数据增强：卷积神经网络可以对数据进行增强，如翻转、旋转、缩放等，从而增加了训练样本的多样性，提高了网络的泛化能力。

综上所述，卷积神经网络结构具有层次结构、卷积操作、池化操作、激活函数和数据增强等优点，这些优点使得卷积神经网络在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。