卷积神经网络   

    卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代，但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了，因为当时的硬件和软件技术比较落后，而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展，卷积神经网络得到了快速发展。那究竟什么是卷积神经网络呢？以手写数字识别为例，整个识别的过程如下所示：

      以上过程就是识别手写数字的全部过程，这个项目我之前也写过相关博客并开源了代码，感兴趣的同学可查阅：基于CNN的MINIST手写数字识别项目代码以及原理详解。话说回来，可以看到整个过程需要在如下几层进行运算：输入层：输入图像等信息卷积层：用来提取图像的底层特征池化层：防止过拟合，将数据维度减小全连接层：汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息输出层：根据全连接层的信息得到概率最大的结果

1CNN的发展历程

The Development History of CNN    

1.LeNet-5

LeNet-5是Yann LeCun等人于1998年提出的，是第一个被广泛应用的卷积神经网络模型。它主要用于手写数字识别，包含卷积层、池化层和全连接层。LeNet-5的设计使得它在MNIST手写数字识别任务上获得了很好的表现。它的特点是卷积核数量较少（6和16）以及参数量较少，第一层卷积层使用了6个大小为5×5的卷积核，第二层卷积层使用了16个大小为5×5的卷积核。这种设计可以有效地减少模型的参数量，但它是卷积神经网络的开山鼻祖，为后续模型奠定了基础。

2.AlexNet

AlexNet由Alex Krizhevsky等人于2012年提出，是第一个在ImageNet图像分类比赛中取得优异成绩的卷积神经网络模型。它采用了多个卷积层和池化层，使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术。AlexNet的设计使得它在ImageNet图像分类比赛中大幅领先于其他模型，从而引领了卷积神经网络的新一轮发展。它的特点是使用了大量卷积核（近6000个）、参数量较大，但在准确率和效率上都有很好的表现。

3.VGG

VGG由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出，其主要贡献是提出了使用更小的卷积核（3x3）来代替较大的卷积核。这种设计使得网络更深，而且参数量更少，从而提高了效率和准确率。VGG包含了16个或19个卷积层和池化层，这些层都采用了相同的卷积核大小和步长。VGG在ImageNet图像分类比赛中取得了很好的成绩，同时也为后续的ResNet等模型提供了启示。

4.GoogleNet/Inception

GoogleNet由Google团队于2014年提出，其主要贡献是提出了Inception模块，可以在不增加参数量的情况下增加网络的深度和宽度。Inception模块采用了多个不同大小的卷积核和池化层来进行特征提取，然后将它们串联在一起，形成了一个模块。GoogleNet还使用了全局平均池化层来代替全连接层，从而进一步减少了参数量。GoogleNet在ImageNet图像分类比赛中取得了很好的成绩，同时也为后续的ResNet、DenseNet等模型提供了启示。

5.ResNet

ResNet由Microsoft Research Asia团队于2015年提出，其主要贡献是提出了残差学习，可以解决深度卷积神经网络的退化问题。退化问题指的是随着网络深度的增加，准确率反而下降的现象。残差学习通过引入跨层连接来将输入直接传递到输出，从而避免了信息的损失。ResNet包含了较深的网络结构（152层），但却获得了更好的准确率。ResNet的设计思想被后续的DenseNet、MobileNet等模型所继承。

6.DenseNet

DenseNet由Gao Huang等人于2017年提出，其主要贡献是提出了密集连接，可以增加网络的深度和宽度，从而提高了效率和准确率。密集连接指的是将每个层的输出都与后面所有层的输入相连，形成了一个密集的连接结构。这种设计使得网络更加紧凑，参数量更少，同时也可以提高特征的复用性。DenseNet在ImageNet图像分类比赛中取得了很好的成绩，同时也为后续的ShuffleNet、EfficientNet等模型提供了启示。

7.MobileNet

MobileNet由Google团队于2017年提出，其主要贡献是提出了深度可分离卷积，可以在减少参数量的同时保持较好的准确率。深度可分离卷积指的是将卷积操作分为深度卷积和逐点卷积两步，从而减少了计算量和参数量。MobileNet采用了多个深度可分离卷积层和池化层，可以在移动设备等资源受限的环境下实现高效的图像分类和目标检测。MobileNet的设计思想被后续的ShuffleNet、EfficientNet等模型所继承。

8.ShuffleNet

ShuffleNet由Microsoft Research Asia团队于2018年提出，其主要贡献是提出了通道重组和组卷积，可以在保持准确率的前提下大幅减少参数量和计算量。通道重组指的是将输入的通道分组并重新组合，从而让不同的组之间进行信息的交流。组卷积指的是将卷积操作分为组内卷积和组间卷积两步，从而减少了计算量和参数量。ShuffleNet采用了多个通道重组和组卷积层，可以在资源受限的环境下实现高效的图像分类和目标检测。

9.EfficientNet

EfficientNet由Google团队于2019年提出，其主要贡献是提出了网络缩放和复合系数，可以在保持准确率的前提下大幅减少参数量和计算量。网络缩放指的是同时缩放网络的深度、宽度和分辨率，从而在不改变模型结构的情况下进行优化。复合系数指的是将深度、宽度和分辨率的缩放系数进行组合，从而得到一个更加高效的模型。EfficientNet在ImageNet图像分类比赛中取得了很好的成绩，同时也为后续的模型优化提供了启示。

10.RegNet

RegNet由Facebook AI Research团队于2020年提出，其主要贡献是提出了网络结构的自适应规则，可以在保持准确率的前提下大幅减少参数量和计算量。自适应规则指的是通过搜索和优化来自动调整网络结构的超参数，从而得到一个更加高效的模型。RegNet在ImageNet图像分类比赛中取得了很好的成绩，同时也为后续的模型优化提供了启示。

     以上是几个著名的卷积神经网络模型，它们的设计思想和网络结构都有所不同，但都对卷积神经网络的发展做出了重要贡献。