从AlexNet到残差网络，理解卷积神经网络的不同架构

卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。 这些问题的答案并不简单，无法全部涵盖在一篇博客中。在本文中

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