"深度卷积神经网络最新进展综述：2019年CNN架构创新全面解析"

本文是对2019年10月更新的CNN综述文章《A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks》的翻译和总结。该文章对深度卷积神经网络（CNN）的最新进展进行了全面综述，为了加深大家对CNN架构发展的了解，特别是针对近年来的创新和分类，本文力求提供详尽的信息。 深度卷积神经网络（CNN）在各种视觉相关任务上表现出了极高的性能，这主要得益于其超强的学习能力以及从数据中自动学习分层表征的能力。文章指出，近年来大量可用的数据以及硬件处理单元的改进加速了对CNN的研究，也推动了深度CNN架构的创新。通过创新的设计理念和参数优化，CNN在各种视觉相关任务上的性能得到了提高，这表明了CNN的设计对性能的影响是非常重要的。 在最新的深度CNN架构研究中，有一些重要的创新思想被提出，例如使用不同的激活函数和损失函数、参数优化、正则化以及处理单元的重构。文章强调了对处理单元的重构在表征能力方面的主要改进，特别是使用块而不是层作为结构单元的想法受到了极大关注。基于这些创新，文章将最近报道的深度CNN架构中的内在分类分为了七个不同的类别，这包括空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力等方面。通过对这些分类的详细讨论，文章帮助读者更好地理解了近年来的深度CNN架构的发展方向和关键特性。 此外，文章还覆盖了对CNN组成部分的基本理解，并揭示了CNN目前面临的挑战及其应用。通过对CNN的结构和表征能力等方面的探讨，读者可以更全面地了解CNN的内在特性和潜在应用。 总之，本文提供了对深度卷积神经网络最新进展的全面综述，通过对最新的深度CNN架构的分类和创新进行详尽的讨论，读者可以更深入地了解CNN的发展方向和关键特性。这对于研究者和工程师来说是非常有用的，可以帮助他们更好地应用CNN在各种视觉相关任务中取得更好的性能。同时，文章还提出了CNN目前面临的挑战，为未来的研究指明了方向。 关键词：深度学习，卷积神经网络，结构，表征能力，残差。