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卷积神经网络的常见模型概述卷积神经网络英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN,属于前馈于1960年被提出，加拿大神经科学家大卫●休伯尔于托斯坦●维厄瑟尔在研究毛脑时发现。然而直到1998年，卷积神经网络之父LeCun才提出了第一个卷积LeNet是一个总共包括了一个输入层、三个卷积层、AlexNet最早诞生于2012年，它是由AlexKrizhevsky(亚历克斯·克里日夫斯基)在参加ILSVRC图像分类大赛时，提出的一种深度卷积网络模型。对比最了GPU作为加速，使得模型的训练速度大大提升。由于更深的网络层次和更宽除此之外，AlexNet引入的Dropout机制，在网络中按一定概率将节点删除。这种做法加快了训练速度，并且在一定程度上防止了过拟合的现象。AlexNet在2012年的ILSVRC图像分类大赛中的top-5的错误率上，以16.4的百分点远优于dense2048VGGNet最早诞生于2014年，由牛津大学和Google公司联合提出。它是一种新的网络模型，通过不断堆集3*3卷积核2*2池化层加深了网络，大大提升了段断尾都连接着最大池化层，以此来达到抽象特征的目的。VGGNet拥有16-19对于1*1的卷积核更好，随后的实验同样表明了卷积核越大，所能学习到的空间Inception网络，被称为InceptionV1,其突出特点就是在保持非常好的分类性的InceptionV1网络成功证实了了网络参数越大，则网络模型越大，那么训练这种网中网结构，提高了参数利用率。Inception模块如图2.9所示。最后介绍的网络模型ResNet诞生于2015年，由微软研究院的何凯明等4位要的特征是使用了残差学习单元，其中输入为x,网络中所期望的输

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