CNN

视觉皮层的架构 卷积神经网络（CNN）起源于对大脑的视觉皮层的研究，从20世纪80年代起被用于图像识别。在过去几年中，由于计算机计算能力的提高、可训练数据数量的增加，以及用于深度学习网络训练技巧的增加，CNN已经在一些复杂的视觉任务中实现了超人性化，广泛用于图片搜索服务、自动驾驶

残差神经网络（ResNet） 为什么神经网络的层数越来越深 由图可知随着神经网络层数的增加，神经网络的训练误差和测试误差相较于较低层数的神经网络都要更高。但是这个与越深的网络，训练误差和测试误差都要更小这个第一感觉相违背。 在相同的迭代次数下，更深的神经网络的误差更容易趋向于平稳

构建高级卷积神经网络 以Google Net为例 GoogleNet的模型图为 可以看到其中有一个模块反复使用 Inception Module Inception Module 模型的具体结构图为 个人理解这个模块是将数据经过不同的卷积方式并保持图像大小不变得到不同的通来获得更