1、LeNet-5

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这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下：

Input(32×32)–>CONV(6 filters)–>AvgPOOL–>CONV(16 filters)–>AvgPOOL–>FC(120)–>FC(84)–>FC(10)

2、AlexNet

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AlexNet于2012年由Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton等人提出，并在2012 ILSVRC (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge)中取得了最佳的成绩。这也是第一次CNN取得这么好的成绩，并且把第二名远远地甩在了后面，因此震惊了整个领域，从此CNN才开始被大众所熟知。

输入的图片是256×256，然后进行随机的裁剪得到227×227大小，然后输入进网络中

AlexNet共有8层，其中5个CONV层和3个FC层，这里没有算上POOL层，因为严格意义上它不算层，因为没有可训练的参数。

关于AlexNet有如下要点：

1. 用ImageNet的1500万张来自2万2千个类别的图片进行训练，在两个GTX 580 GPU上训练了5,6天；

2. 使用ReLU激活函数，而之前的神经网络，包括LeNet，都是使用sigmoid或者tanh激活函数，AlexNet证明了ReLU函数在效率效果上更佳，速度提高很多倍；

3. 使用了很多的数据扩增技术（Dada Augmentation），比如图片反转、剪切、平移等等，来扩充训练集，使得训练的模型鲁棒性更强；

4. 第一次使用dropout正则化技术；

5. 使用mini-batch SGD（也成随机梯度下降）来加快训练。

3、VGG Net

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这个网络于2014年被牛津大学的Karen Simonyan 和Andrew Zisserman提出，主要特点是 “简洁，深度”。 深， 是因为VGG有19层，远远超过了它的前辈； 而简洁，则是在于它的结构上，一律采用stride为1的3×3filter，以及stride为2的2×2MaxPooling。所以虽然深，但是结构大家一眼就可以记住。

若干个CONV叠加，然后配一个MaxPooling，再若干个CONV，再加一个MaxPooling，最后三个FC。而且，每个MaxPooling之后，CONV的filter的个数都翻倍，分别是64,128,256,512，结构十分规则有规律。

4. Inception Net（GoogleNet）

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看了前面的网络结构之后，我们会发现，他们越来越深，filter越来越多，参数越来越多。 似乎提高CNN的表现的方法就是堆叠更多的CONV、POOL层排成一列（我们称之为sequential model）就行了。

但我们也应该清楚，一味地增加层数、增加通道数（filters越多，输出图像的通道数就越多），会让我们的计算量急剧增加，模型变得过于复杂，从而更容易过拟合，这样反而会让模型的性能下降。

Inception Net不再是使用Sequential model，在结构上有了重大创新。

降维：一个1×1的filter去卷积，图像的长和宽都不会变化，同时，输出图像的channels数等于filters的个数。

通过使用1×1CONV，输出的通道数大大减少，这样，整个模型的参数也会大大减少。

上面这个部分，称为“Inception Module”，而Inception Network，就是由一个个的inception module组成的：

5、ResNet （残差网络）

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ResNet，于2015年由微软亚洲研究院的学者们提出。

CNN面临的一个问题就是，随着层数的增加，CNN的效果会遇到瓶颈，甚至会不增反降。这往往是梯度爆炸或者梯度消失引起的。

ResNet就是为了解决这个问题而提出的，因而帮助我们训练更深的网络。 它引入了一个 residual block（残差块）：

这个残差块把某一层的激活值，直接一把抓到了后面的某一层之前 ，这个过程称之为“skip connection（跳跃连接）”。 这个做法，相当于把前面的信息提取出来，加入到当前的计算中，论文作者认为，这样的做法，可以 使神经网络更容易优化。事实上确实是这样。

通过这种residual block，他们成功地搭建了一个拥有 152层的CNN

【1】经典CNN