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