深度学习：CNN网络结构演变历程详解

"CNN基本网络结构发展简史超全总结" 本文主要概述了卷积神经网络（CNN）的发展历程，从基本组件到经典的网络结构，包括LeNet5、AlexNet、VGG、GoogLeNet以及Inception系列的演变。 1. CNN基本部件 - 局部感受野：CNN中的每个神经元只对图像的一部分区域敏感，通过卷积操作实现，降低了参数数量。 - 卷积层：使用共享权重的滤波器对输入图像进行扫描，提取特征。 - 池化层：通常使用最大池化或均值池化，降低维度，减少计算量，保持重要信息。 - 激活函数：如sigmoid、tanh、ReLU，引入非线性，ReLU在卷积层中广泛使用。 - 全连接层：作为分类器，将前面的卷积和池化层输出展平后连接。 2. 经典网络结构 - LeNet5：早期的CNN模型，由两层卷积、两层池化和两层全连接构成，使用5×5卷积核和maxpooling。 - AlexNet：引入ReLU激活函数、dropout和数据增强，使用双GPU，首次在ILSVRC比赛中取得显著成绩。 - VGG网：以深度著称，多段连续的3×3卷积叠加，最后接最大池化，参数数量较多。 - GoogLeNet（Inception）：为解决深度与参数量问题，提出Inception模块，利用1×1卷积减少参数并增加网络宽度，提高对不同尺度的适应性。 - Inception-v2：引入批量归一化（Batch Normalization），提高训练速度和性能，优化5×5卷积为两个3×3卷积。 - Inception-v3：进一步改进，采用更精细的设计，例如使用步长为2的卷积替代池化，以及更复杂的Inception模块布局。 这些经典网络结构的发展展示了CNN如何从简单的架构逐渐演变为复杂而高效的模型，以适应更复杂的视觉任务和更大规模的数据集。通过调整网络深度、宽度、滤波器尺寸以及引入新的技术如批量归一化、残差连接等，CNN在图像识别、目标检测等领域取得了巨大的进步。随着研究的深入，未来CNN架构可能会继续进化，以应对更高效、更准确的计算机视觉挑战。