深度学习主要网络结构总览（含代码）

深度学习在物体分类任务中展现了卓越的能力，其经典模型如LeNet的提出开启了深度学习的篇章。随着精度提升，网络结构不断演变，主要集中在深度和复杂度两个方向。1998年的LeNet是基础之作，而AlexNet在2012年的ImageNet竞赛中凭借深度和优化设改雀计，引发了深度学习的热潮。随后的网络发展主要分为两条主线：Inception系列追求复杂度，从GoogLeNet到Inception V2-V4和Inception ResNet；VGG系列则追求深度，通过简化结构实现更深网络，如VGG到ResNet再到DenseNet和DPN。Google Brain甚至使用大量GPU训练出优于人类核纤早设计的NASNet和mNasNet。在应用上，如何设计更小的模型和卷积核变换成为关注焦点，如SqueezeNet、MobileNet V1-V2、Xception和shuffleNet。ResNet的变种如ResNeXt和SENet也源于对小模型的优化。ILSVRC竞赛见证了众多优秀网络的诞生，中国团队如商汤科技和港中文大学等在多个项目中取得显著成就。具体到模型的详细解析，如1998年的LeNet、2012年的AlexNet，再到2014年的GoogLeNet、VGG系列，以及2015年的ResNet和其后续版本，每个模型都有其独特贡献和源代码。在2016年，DenseNet和DPN通过创新设计进一步提升性能，而PolyNet和SENet在复杂结构上有所突破，如SENet在ImageNet 2017中夺冠。最后，自动化网络设计的兴起，如NASNet，展示了机器学习在模型设计中的新角色，尽管人工设计的角色仍然重要，但核心网络结构的理解和掌握仍然是关键。学习和探索仍在继竖轮续，祝大家在深度学习的道路上取得更多成就。