深度学习里程碑：从LeNet到VGG的CNN演进与贡献

本文主要介绍了CNN分类网络的演变历程，从最初的LeNet到AlexNet再到VGG，阐述了这些经典网络的贡献与特点。 在深度学习领域，CNN（卷积神经网络）扮演了核心角色，尤其在计算机视觉任务中。CNN的发展历程见证了技术的不断进步。LeNet-5，由Yann LeCun在1998年提出，被誉为CNN的鼻祖，它定义了CNN的基本构建模块：卷积层、池化层和全连接层。LeNet主要用于手写数字识别，其简单的五层结构（不算池化层的话）展示了卷积神经网络在图像处理中的潜力，首次将反向传播应用于实际应用，推动了深度学习从理论走向实践。 AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军，标志着深度学习的浪潮真正到来。相比于LeNet，AlexNet更深，拥有更多的参数。它的五层卷积和三层全连接设计，以及大尺寸卷积核（如11x11、7x7和5x5），显著提高了模型的表达能力。由于计算能力限制，AlexNet采用了多GPU训练技术，这是当时的一大创新。此外，它引入了ReLU激活函数，解决了Sigmoid等激活函数的梯度消失问题，加快了训练速度；同时，还采用了随机失活（dropout）来减少过拟合，以及大量数据增强技术提高模型的泛化能力。 VGG网络在2014年的ImageNet比赛中获得了亚军，它关注的是网络的深度。VGG提出了VGG16和VGG19两个深度模型，它们具有非常深的卷积层序列，尽管结构简单，但通过增加网络深度，显著提升了特征学习的能力。VGG的深度探索为后续的ResNet等深度网络的设计提供了灵感。 这些经典网络的演变展示了CNN如何逐渐从简单到复杂，从浅到深，不断发展和完善。每一代网络都在前一代的基础上，通过引入新的思想和技术，解决当时面临的挑战，如计算资源限制、梯度消失问题、模型过拟合等。理解这些网络的演变脉络和特点，对于深入学习深度学习尤其是CNN的理解至关重要，也为后续的网络设计提供了宝贵的借鉴。