卷积神经网络架构演进：LeNet到ResNet

# 1. 引言

- 介绍卷积神经网络 (CNN) 的背景和发展
- 概述本文将讨论的LeNet和ResNet两种经典架构

# 2. 经典的卷积神经网络**

LeNet是深度学习领域最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun在1998年提出，被广泛应用于手写数字识别等任务。下面将详细介绍LeNet的起源、设计思路、网络结构和应用效果。

### LeNet的起源和设计思路

LeNet最初设计用于手写数字识别，其核心思想是通过卷积神经网络建立有效的特征提取器和分类器。LeNet的设计结合了卷积层、池化层和全连接层，实现了对输入图像的特征提取和分类。

### LeNet的网络结构和层次

LeNet包含了几个关键的层次结构：
- **卷积层（Convolutional Layer）**：用于提取图像的局部特征
- **池化层（Pooling Layer）**：用于降维和保持特征不变性
- **全连接层（Fully Connected Layer）**：用于分类和输出结果

LeNet的网络结构相对简单，但在当时取得了很好的效果。

### LeNet在数字识别等任务中的应用与效果

LeNet在手写数字识别任务上表现出色，尤其在MNIST数据集上取得了很高的准确率。其成功应用启发了后续更深层次的卷积神经网络的设计和发展。

接下来，我们将介绍卷积神经网络的发展历程，从LeNet到AlexNet，深入探讨卷积神经网络的创新和影响。

# 3. 从LeNet到AlexNet**

卷积神经网络(CNN)在LeNet的基础上得到了持续的发展与创新，其中AlexNet是一个具有重要影响的里程碑。AlexNet的提出对卷积神经网络的发展产生了深远影响，为深度学习的兴起奠定了基础。

AlexNet在2012年的ImageNet竞赛中取得了惊人的成绩，首次应用GPU进行加速训练，并采用深度卷积神经网络架构，包含多个卷积层和全连接层，大大增加了网络的深度和复杂度。其成功彰显了深度学习在计算机视觉领域的巨大潜力，为之后更深层次的网络设计提供了启示。

从此，深度学习开始迅速发展，卷积神经网络被广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域。LeNet到AlexNet的演进，标志着卷积神经网络进入了一个新的时代，为后续更为复杂的网络如VGG、GoogLeNet和ResNet等的出现打下了基础。

# 4. 深度残差网络的革新**

ResNet（Residual Network）是由Micr