深度学习中的卷积神经网络（CNN）最新进展
卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种非常成功的架构，尤其在图像识别和图像处理领域。以下是CNN的一些最新进展：
- 迁移学习：通过在大型数据集上预训练CNN模型，然后将其迁移到小数据集上，可以显著提高模型的性能。
- 多尺度特征融合：结合不同尺度的特征可以增强模型的鲁棒性，提高识别准确率。
- 注意力机制：注意力机制可以帮助模型关注图像中的重要区域，从而提高识别精度。
CNN架构图
- 生成对抗网络（GANs）：GANs可以用于生成高质量的图像，也可以用于提高CNN的泛化能力。
- 端到端训练：端到端训练使得CNN可以直接从原始数据中学习到有用的特征，无需人工设计特征。
更多关于CNN的详细内容，请参考深度学习基础教程。
- 神经架构搜索（NAS）：NAS可以自动搜索出最优的CNN架构，提高模型的性能。
- 轻量级CNN：为了适应移动设备和嵌入式系统，研究人员开发了轻量级CNN，如MobileNet和ShuffleNet。
MobileNet架构图