🌟卷积神经网络发展历史及各种卷积神经网络模型简介🌟
发布时间：2025-03-31 12:44:06来源：
卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的明星技术，近年来在图像识别、语音处理等领域取得了突破性进展。CNN的发展始于20世纪80年代，由Yann LeCun等人提出LeNet-5模型，开启了计算机视觉的新纪元。随着时间推移，AlexNet于2012年横空出世，凭借强大的性能一举夺得ImageNet竞赛冠军，标志着深度学习时代的到来。
随后，VGGNet以其简洁优雅的设计赢得关注；GoogLeNet引入Inception模块，极大提升了计算效率；ResNet则通过残差连接解决了深层网络训练难题。此外，还有MobileNet、EfficientNet等轻量化模型，为移动设备上的实时应用提供了可能。
如今，CNN仍在不断演进，从Transformer架构融合到自监督学习探索，未来可期！✨
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