深度学习里程碑：LeNet, AlexNet, VGGNet与ResNet解析

"这篇文档详细介绍了深度卷积神经网络的发展历程，主要关注了三个具有里程碑意义的模型：LeNet-5、AlexNet和VGG-16，以及提到了残差网络的概念。" 深度卷积神经网络（CNNs）在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，它们的进步极大地推动了图像识别技术的发展。以下是这些经典网络的详细概述： 1. **LeNet-5**：由Yann LeCun等人在1998年提出的，是最早的卷积神经网络之一。LeNet-5设计的核心特点是卷积层和池化层交替出现，以减少计算量并捕获图像的特征。然而，由于没有使用padding，每次卷积操作后，图像尺寸会减小。此外，每个滤波器的通道数量与输入相同，以减少参数数量。 2. **AlexNet**：由Alex Krizhevsky领导的团队在2012年提出，是LeNet的一个大规模扩展。AlexNet拥有约6000万个参数，远超LeNet的6万。其关键改进包括使用ReLU激活函数，以解决梯度消失问题，并首次在ImageNet大赛上取得显著成果。此外，AlexNet利用GPU的并行计算能力，通过将网络拆分为两部分，在两个GPU上进行训练。 3. **VGG-16**：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年开发，以其简洁的结构和深度著称。VGG-16由16层组成，其中包含多个卷积层和全连接层，总参数数量高达1.38亿。尽管庞大，但其结构清晰，由连续的卷积层和下采样池化层构成，滤波器数量按照固定规则增长。这使得VGG-16能够学习更复杂的特征，但同时也带来了计算量巨大的问题。 4. **残差网络（ResNet）**：随着网络深度的增加，训练和优化变得困难，残差网络由Kaiming He等人在2015年提出，旨在解决这一问题。ResNet引入了“跳跃连接”（skip connections），允许信号直接从输入传递到输出，从而缓解了深度网络中的梯度消失和爆炸问题，使得训练极深的网络（甚至达到数百层）成为可能。 这些模型的发展展示了深度学习在解决计算机视觉问题上的逐步进步，从早期的LeNet-5的简单架构，到AlexNet的ReLU激活函数和分布式训练，再到VGG-16的深度简化结构，最后到ResNet对深度网络训练的革新。这些里程碑式的模型为后来的网络设计提供了基础，如Inception网络、ResNeXt和EfficientNets等，不断推动着深度学习和神经网络技术的前沿。