CNN经典模型总结及Resnet理解😀 第一个经典的cnn模型👀

随着深度学习的蓬勃发展，卷积神经网络（CNN）作为其中的重要一环，在图像识别和处理领域展现出了强大的能力。今天，我们就一起来回顾一下CNN的经典模型，并深入探讨ResNet的奥秘吧！🔍

首先，让我们从最基础的LeNet开始说起。这个由Yann LeCun提出的模型，是第一个真正意义上的CNN模型，它成功地应用于手写数字识别任务上，为后续的研究奠定了坚实的基础。📚

接着，我们来到了VGG模型的时代。该模型以其简洁且统一的架构著称，通过使用尺寸为3x3的小卷积核，以及不断加深网络结构的方式，显著提升了模型性能。🛠️

最后，我们聚焦于ResNet。这个模型通过引入残差块，巧妙解决了深度网络训练过程中遇到的梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能。🏆

总之，从最初的LeNet到后来的VGG，再到ResNet，每一个模型都在不断地推动着CNN技术的进步。希望今天的分享能让你对这些经典模型有更深刻的理解！💡

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