第三章：经典CNN架构解析

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第三章：经典CNN架构解析第三章：经典CNN架构解析在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，已成为基石般的存在。本章将深入剖析一系列具有里程碑意义的经典CNN架构，它们不仅在各自时代刷新了性能记录，更引入了至今仍被广泛应用的关键概念和技术，为后续更先进网络的出现奠定了坚实基础。理解这些经典模型，对于掌握CNN的发展脉络和核心原理至关重要。 3.1 LeNet-5：CNN的开山之作 LeNet-5由Yann LeCun等人在1998年提出，主要用于手写数字识别（如邮政编码、银行支票上的数字）。尽管在今天看来结构相对简单，但它首次成功地将卷积层、池化层和全连接层组合起来，形成了现代CNN的基本雏形，展现了CNN在图像识别任务上的巨大潜力。