CNN进化史

卷积神经网络（CNN）近年来取得了长足的发展，是深度学习中的一颗耀眼明珠。CNN不只能用来对图像进行分类，还在图像分割（目标检测）任务中有着普遍的应用。CNN已经成为了图像分类的黄金标准，一直在不断的发展和改进。
刘昕博士总结了CNN的演化历史，以下图所示：
 
CNN的起点是神经认知机模型，此时已经出现了卷积结构，经典的LeNet诞生于1998年。然而以后CNN的锋芒开始被SVM等模型盖过。随着ReLU、dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破：AlexNet。随后几年，CNN呈现爆发式发展，各类CNN模型涌现出来。
 
CNN的主要演进方向以下：
一、网络结构加深
二、增强卷积功能
三、从分类到检测
四、新增功能模块

下图是CNN几个经典模型（AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet）的对比图，可见网络层次愈来愈深、结构愈来愈复杂，固然模型效果也是愈来愈好：
 
本博客经过一系列的“大话深度学习”文章，全面详细地介绍了CNN进化史各个阶段的里程碑成果。

一、小白讲卷积：大话卷积神经网络（CNN）
 
二、卷积初尝试：大话CNN经典模型 LeNet
 
三、历史の突破：大话CNN经典模型 AlexNet
 
四、网络再加深：大话CNN经典模型VGGNet
 
五、加强卷积功能：大话CNN经典模型GoogLeNet
 
六、从分类到目标检测：大话目标检测模型（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）
 
七、网络深度创历史：大话深度残差网络（ResNet）

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