卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习领域的重要分支，在计算机视觉任务中展现出了强大的性能。从早期的LeNet到后来的AlexNet和VGG，这些经典的网络架构推动了图像分类、目标检测等领域的飞速发展。本文将详细介绍这三种经典CNN架构的特点、发展背景及其应用场景。
LeNet由Yann LeCun等人在1998年提出，是首个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络。LeNet架构简洁明了，由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成。它首次引入了卷积层与池化层的组合，有效降低了数据维度并提取了图像特征。
# 伪代码表示LeNet架构
input -> Conv(5x5, 6) -> Pool(2x2, stride 2) -> Conv(5x5, 16) -> Pool(2x2, stride 2) -> FC(120) -> FC(84) -> Output(10)
LeNet的成功证明了卷积神经网络在处理图像数据上的潜力，为后续研究奠定了基础。
AlexNet由Alex Krizhevsky等人在2012年提出，并在ImageNet图像分类竞赛中取得了突破性成果。相比LeNet，AlexNet具有更深的层次结构，包含五个卷积层和三个全连接层。此外，AlexNet还引入了ReLU激活函数、Dropout正则化以及GPU并行计算等技术，显著提高了模型的训练速度和泛化能力。
# 伪代码表示AlexNet架构
input -> Conv(11x11, 96, stride 4) -> MaxPool(3x3, stride 2) -> Conv(5x5, 256, padding 2) -> MaxPool(3x3, stride 2)
-> Conv(3x3, 384) -> Conv(3x3, 384) -> Conv(3x3, 256) -> MaxPool(3x3, stride 2) -> FC(4096) -> Dropout -> FC(4096) -> Dropout -> Output(1000)
AlexNet的成功标志着深度学习时代的到来，为后续深度学习研究提供了重要启示。
VGG网络由Visual Geometry Group在2014年提出，包括VGG-16和VGG-19两种配置。VGG网络的特点在于使用3x3的小卷积核和2x2的最大池化层来构建非常深的网络结构。VGG-16包含16个权重层（13个卷积层和3个全连接层），而VGG-19则包含19个权重层。VGG网络通过堆叠小卷积核，有效增加了网络深度，从而提高了模型的特征提取能力。
# 伪代码表示VGG-16架构
input -> Conv(3x3, 64, stride 1, padding 1) * 2 -> MaxPool(2x2, stride 2) -> Conv(3x3, 128, stride 1, padding 1) * 2 -> MaxPool(2x2, stride 2)
-> Conv(3x3, 256, stride 1, padding 1) * 3 -> MaxPool(2x2, stride 2) -> Conv(3x3, 512, stride 1, padding 1) * 3 -> MaxPool(2x2, stride 2)
-> Conv(3x3, 512, stride 1, padding 1) * 3 -> FC(4096) -> Dropout -> FC(4096) -> Dropout -> Output(1000)
VGG网络的深度使其能够学习更加复杂的特征表示，但也带来了更高的计算量和内存需求。尽管如此，VGG网络在多个基准数据集上仍取得了优异的表现。
从LeNet到AlexNet再到VGG，卷积神经网络架构不断演进，深度不断增加，性能也在持续提升。这些经典架构不仅推动了深度学习的发展，也为后续的网络设计提供了宝贵的经验和启示。随着技术的不断进步，未来的卷积神经网络将更加高效、智能，为人类带来更多惊喜。