卷积神经网络架构演进及关键模型特点

该思维导图总结了卷积神经网络 (CNN) 发展历程中的十个重要模型，包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、MobileNet和EfficientNet等。这些模型在架构设计和应用方面各有特点，例如LeNet奠定了基础结构，AlexNet推动了深度学习在图像识别领域的突破，ResNet解决了深层网络训练难题，MobileNet则关注轻量化设计。这些模型的演进体现了CNN在提高准确率、降低计算量和提升效率方面的持续努力，对计算机视觉领域的发展产生了深远影响。

源码

# 卷积神经网络架构演进及关键模型特点
## 发展历程
### LeNet
- **提出年份**：1989年
- **特点**
  - 两个卷积层
  - 两个全连接层
  - 6万个学习参数
  - 随机初始化权重
  - 使用随机梯度下降
- **应用**：手写数字识别
### LeNet_5
- **提出年份**：1998年
- **特点**
  - 沿用LeNet学习策略
  - 引入池化层
  - 2个卷积层、2个池化层、3个全连接层
  - 成功应用于手写数字识别
- **影响**：定义现代卷积神经网络基本结构
### AlexNet
- **提出年份**：2012年
- **特点**
  - ImageNet最佳结果
  - 使用ReLU激活函数
  - 采用Dropout解决过拟合问题
  - 重叠最大池化策略
- **影响**：推动深度学习计算机视觉发展
### ZFNet
- **提出年份**：2013年
- **特点**
  - 在AlexNet基础上改进
  - 提高图像识别准确率
- **成就**：2013年ImageNet竞赛表现优异
### VGGNet
- **提出年份**：2014年
- **特点**
  - 确保网络结构简洁
  - 使用小尺寸卷积核（3x3）
  - 增加网络深度
- **成就**：ILSVRC 2014表现出色
### GoogLeNet（Inception）
- **提出年份**：2014年
- **特点**
  - 引入Inception模块
  - 使用不同大小卷积核
  - 提高网络表达能力
- **成就**：2014年ImageNet成绩优异
### ResNet
- **提出年份**：2015年
- **特点**
  - 引入残差块
  - 确保梯度有效传播
- **应用**：多个视觉识别任务成功
- **推动**：更深层网络研究
### DenseNet
- **提出年份**：2017年
- **特点**
  - 特征重用提升性能
  - 密集连接结构
  - 增强信息流动
- **成就**：图像分类任务表现出色
### MobileNet
- **提出年份**：2017年
- **特点**
  - 轻量级CNN架构
  - 深度可分离卷积
  - 降低参数数量和计算量
- **应用**：资源受限环境（如移动设备）
### EfficientNet
- **提出年份**：2019年
- **特点**
  - 复合缩放方法
  - 系统缩放网络宽度、深度、分辨率
- **成就**：平衡性能与效率
- **影响**：后续CNN架构创新的重要借鉴

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