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卷积神经网络是目前计算机视觉中使用普遍的模型结构。引入卷积神经网络进行特征提取，既能提取到相邻像素点之间的特征模式，又能保证参数的个数不随图片尺寸变化。上图是一个典型的卷积神经网络结构，多层卷积和池化层组合作用在输入图片上，在网络的后通常会加入一系列全连接层，ReLU激活函数一般加在卷积或者全连接层的输出上，网络中通常还会加入Dropout来防止过拟合。

自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。

在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积神经网络的结构有了较大的改进，逐渐研究出了AlexNet、ZFNet、VGG、NIN、GoogLeNet和Inception系列、ResNet、WRN和DenseNet等一系列经典模型，MobileNet系列、ShuffleNet系列、SqueezeNet和Xception等轻量化模型。

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