这里，我们主要简单介绍在卷积神经网络发展过程中，一些经常用的改进模型，主要包括 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、ZFNet 这 7 个模型。本文不会非常深入讲解各个 CNN 模型，而是希望能够快速了解到各个模型起源，基本结构是什么样子，以及其它模型相比有什么明显的不同。 LeNet-5 LeNet-5 是第一个由 Yann LeCun 提出的卷积神经网络，它也是最基础的一个卷积神经网络，网络结构可以参考论文《Gradient-Based Learning Applied To Document Recognition》，如下图所示： LeNet-5 是一个 8 层 CNN 网络（包含输入层），其中包含卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性，卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。当卷积层块的输出传入全连接层块时，全连接层块会将小批量中每个样本变平（Flatten）。 AlexNet AexNet 模型的名字来源于论文第一作者 Alex Krizhevsky 的名字，使用了 8 层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了 ImageNet 2012 图

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是由纽约大学的 Yann Lecun 于 1998 年提出的，其本质是一个多层感知机，它是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（Deep Learning）的代表算法之一。卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。 卷积神经网络（CNN）具有一些传统技术所没有的优点： 良好的容错能力、并行处理能力和自学习能力，可处理环境信息复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确情况下的问题； 它允许样本有较大的缺损、畸变，运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率； 它是通过结构重组和减少权值将特征抽取功能融合进多层感知器，省略识别前复杂的图像特征抽取过程。 CNN 基本特征 下面，我们根据网上大家分享的有关卷积神经网络（CNN）的内容，梳理总结 CNN 所具有的一些特征，如下所示： 具有多层层次网络结构 卷积神经网络（CNN）被认为是第一个真正成功的、采用多层层次结构