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• • AlexNet
  • NIN
  • VGG
  • GoogleNet
  • ResNet
  • DenseNet

最近人工智能课上学习了这六种改进型的卷积神经网络，但是发现网上很多一部分的教程都花费大量时间来介绍这些网络的详细结构和参数等部分，这就对我这样数学和推理比较差的新手不太友好，因此我便用尽量通俗易懂的方式定性地总结了这四种网络的特点，对于初学者应该是足够用了。

AlexNet

AlexNet的提出：AlexNet是一种深度卷积神经网络，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出。该卷积神经网络在2012年的ImageNet比赛中获得第一名。

AlexNet的基本结构：AlexNet模型采用了卷积层、池化层、归一化层、Dropout层和全连接层等结构，共包含8层神经网络。

AlexNet的历史地位：AlexNet是第一个成功应用于大规模图像分类任务的深度学习模型，其对于深度学习发展历史具有重要的意义。该网络结构在ImageNet图像识别竞赛中的表现得到了广泛的认可，其精度相较于之前的图像识别模型，得到了极大的提升，同时也为深度学习技术的应用带来了新的突破和发展。

AlexNet的改进内容：

• 更深的网络结构：AlexNet使用了8层神经网络，其中有5层卷积层和3层全连接层，相较于之前的神经网络，其更深，可以更好地提取图像特征。
• 使用ReLU激活函数：在神经网络中，ReLU激活函数可以更好地处理梯度消失和模型训练速度问题。
• 局部响应归一化层：该层可以抑制邻近神经元的输出，从而使得神经元的响应更加鲁棒，提高了模型的泛化能力。
• Dropout层：可以有效地避免过拟合现象的发生，提高了模型的泛化性能。

备注：AlexNet中并非没有池化层，而是每一个卷积层后都连接有一个池化层，但是在计算卷积神经网络的总层数时一般不考虑池化层，这是因为池化层一般不增加网络的深度，只是作为一种下采样的方法来减小特征图的尺寸。

NIN

NIN的提出：NIN（Network In Network）是一种卷积神经网络的改进模型，由Min Lin等人在2013年提出。

NIN的主要思想：在每个卷积层中使用多层感知器（MLP）来替代传统的线性卷积操作，这样可以增加网络的非线性表达能力，从而更好地提取特征，改进模型的分类性能。

NIN的基本内容：NIN使用了一种称为1×1卷积的操作，即使用仅有一个像素大小的卷积核来对特征图进行卷积操作。这种操作实际上是一种全连接层的替代，可以有效地增加网络的非线性表达能力。在NIN的结构中，1×1卷积操作的输出通常被称为“网络中的网络”（network-in-network），因为它本质上就是在每个卷积层中引入了一个小型的神经网络模型来对特征进行处理。

NIN的优点：NIN的优点在于使用1×1卷积来增加网络的非线性表达能力，同时可以减少模型参数的数量。这种方法可以有效地提高网络的性能，并且可以使用更少的参数来达到更好的分类效果。另外，NIN的结构比较简单，易于实现和训练。

NIN的历史地位：NIN在很多图像分类任务上都表现得非常出色，甚至比一些更深层次的卷积神经网络模型表现还要好。NIN的成功也启发了后来很多卷积神经网络模型的设计，例如ResNet和DenseNet等。

VGG

VGG的提出：VGG是由Simonyan和Zisserman于2014年提出的一种深度卷积神经网络模型，其命名来源于其作者所在的牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）。该神经网络在2014年的ImageNet比赛中获得了第二名的成绩。

VGG的基本结构：VGG网络结构相对于之前的卷积神经网络模型，其最大的改进是将网络的深度增加到了16~19层，并且采用了更小的卷积核，使得模型的参数量不会因为深度的增加而变得过大。

VGG的历史地位：VGG模型在多项视觉任务中均取得了优秀的表现，成为了深度学习领域的里程碑之一。

VGG的改进内容：

• 深度的网络结构：相对于之前的神经网络，VGG网络更深，其包含了16~19层卷积层和全连接层。深度网络的优势在于可以更好地提取高层次的特征。
• 小尺寸的卷积核：VGG网络中的卷积层都使用了3x3的小尺寸卷积核，这可以使得模型的参数量更少，并且提高了模型的非线性表达能力。
• 使用ReLU激活函数：在神经网络中，ReLU激活函数可以更好地处理梯度消失和模型训练速度问题。
• 多个池化层：VGG网络在卷积层之间使用了最大池化层来减小特征图的尺寸，从而降低模型计算复杂度。

VGG的优点和缺点：VGG模型的优点在于其简单直观的设计，网络结构清晰易懂，同时在图像分类等任务中表现出了非常好的性能。缺点则是模型相对较大，训练和推理的时间和计算资源成本都比较高。

GoogleNet

GoogleNet的提出：GoogleNet是由Google公司的研究人员在2014年提出的一种深度卷积神经网络模型，其全名为Inception V1。

GoogleNet的基本结构：GoogleNet的设计最大的特点是使用了一种称为Inception module的网络结构，该结构可以同时使用不同大小的卷积核和池化层来提取特征，并将不同尺寸的特征图连接起来进行特征提取。相比于之前的卷积神经网络模型，GoogleNet的设计更加灵活，可以更好地处理不同尺寸和不同方向的特征，从而在ImageNet等数据集上取得了优异的表现。

GoogleNet的历史地位：GoogleNet在2014年的ImageNet比赛中取得了第一名，并且启发了后来许多深度卷积神经网络模型的设计。

GoogleNet的主要特点：

• 使用Inception module进行特征提取：Inception module是GoogleNet中使用的一种特殊的卷积层结构，可以同时使用不同大小的卷积核和池化层来提取特征，并将不同尺寸的特征图连接起来进行特征提取。这种结构可以提高网络的非线性表达能力，同时减少模型的参数量。
• 使用平均池化层：在最后的分类层之前，GoogleNet使用了一个全局平均池化层来替代全连接层，这可以使得模型更加简单，并且可以减少过拟合的风险。
• 使用辅助分类器：在网络中加入了两个辅助分类器，用于增强梯度信号的传递和网络的鲁棒性。
• 使用ReLU激活函数：GoogleNet也采用了ReLU激活函数来更好地处理梯度消失和模型训练速度问题。

GoogleNet的优点和缺点：

• 优点：GoogleNet的优点在于其使用了Inception module来提高网络的非线性表达能力，同时使用平均池化层和辅助分类器来增强模型的鲁棒性和泛化能力。
• 缺点：缺点则是模型较大，训练和推理的时间和计算资源成本都比较高。

ResNet

ResNet的提出：ResNet（Residual Network）是由何凯明等人在2015年提出的一种深度卷积神经网络模型，其主要目的是解决在深度卷积神经网络中出现的梯度消失和网络退化的问题。

ResNet的基本思想：在传统的深度卷积神经网络中，随着网络层数的增加，往往会出现梯度消失和网络退化的问题，即在反向传播过程中，梯度信息难以传递到浅层网络中，从而导致浅层网络的参数无法得到更新。ResNet通过使用残差块（Residual Block）来解决这个问题，这些残差块允许网络直接学习到残差信息，从而使得网络的深度可以进一步加深。

ResNet的基本结构：ResNet使用残差块来替代传统的卷积层，每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接（Shortcut Connection）组成。跳跃连接允许网络直接从前面的层中跳过一些卷积层，直接将输入传递到后面的层中，从而使得梯度信息能够更好地传递到浅层网络中。

ResNet的历史地位：ResNet在多个计算机视觉领域的任务中都表现出了很好的性能，例如图像分类、目标检测和图像分割等。其在2015年的ImageNet图像分类比赛中获得了冠军，成为了当时最先进的卷积神经网络模型之一，为深度学习研究和应用开拓了新的方向。

DenseNet

DenseNet的提出：DenseNet（Dense Convolutional Network）是2017年由黄俊等人提出的一种深度卷积神经网络模型。

DenseNet的基本结构：DenseNet采用了一种密集连接（Dense Connection）的方式来组合不同的卷积层。在DenseNet中，每个卷积层都会接收之前所有层的输出作为输入，从而使得网络的信息流动更加充分，提高了网络的特征提取能力。

DenseNet的历史地位：DenseNet已经被应用于多个计算机视觉领域的任务中，例如图像分类、目标检测和图像分割等，取得了很好的效果，并在多个领域的比赛中获得了冠军。