CNN架构概述 🧠

卷积神经网络（CNN）是机器学习领域的重要模型，广泛应用于图像识别、目标检测和计算机视觉任务。以下是几种经典的CNN架构及特点：

经典CNN架构一览 📚

• LeNet
  由Yann LeCun提出，是最早的CNN之一，主要用于手写数字识别。

  [了解更多](/resources/machine-learning/nn-architectures)

• AlexNet
  2012年ImageNet竞赛冠军模型，引入ReLU和Dropout提升性能。

  [扩展阅读](/resources/machine-learning/cnn-optimizations)

• VGGNet
  采用小卷积核（3x3）堆叠，强调深度对模型效果的提升。

  [技术细节](/resources/machine-learning/cnn-convolution)

• ResNet
  引入残差连接（Residual Connection），解决梯度消失问题。

  [实战案例](/resources/machine-learning/cnn-training)

• YOLO
  实时目标检测框架，通过单次前向传播完成检测任务。

  [应用指南](/resources/machine-learning/cnn-applications)

学习建议 📈

• 推荐从LeNet开始理解卷积操作的基础原理
• 通过AlexNet学习如何优化网络性能
• 研究ResNet时重点关注残差模块的设计思想
• 实践YOLO可尝试使用预训练模型进行目标检测

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