在深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的演進(jìn)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要里程碑。本文將圖解對(duì)比LeNet、AlexNet、Inception系列、VGG、ResNet和DenseNet，幫助理解各網(wǎng)絡(luò)的核心設(shè)計(jì)與特性。\n\n1. LeNet (1998):\n- 結(jié)構(gòu): 輸入→卷積層C1（6個(gè)5×5卷積核）→池化層S2→卷積層C3（16個(gè)5×5卷積核）→池化層S4→全連接層C5（120單元）→全連接層F6（84單元）→Softmax輸出]\n- 關(guān)鍵設(shè)計(jì): 使用雙卷化積（一大一小過(guò)濾器），包含簡(jiǎn)化回旋設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)制，如構(gòu)建性跳躍分支。\n- @Figure1：