第3章　高级卷积网络

在第2章中，讨论了卷积神经网络（CNN）的组成部分及其性质。本章将进一步讨论一些流行的CNN架构。这些网络通常将多个原始卷积和/或池化操作组合在一个新的构件中，作为一个复杂架构的基础。这使我们能够构建具有高代表性的深度（有时是宽度的）网络，这些网络能够很好地完成复杂的任务，如ImageNet分类、图像分割、语音识别等。这些模型中有许多是作为ImageNet挑战的参与者首次发布的，它们通常都取得了较好的效果。为了简化任务，讨论图像分类上下文中的所有架构。我们仍将讨论更复杂的任务，但这会在第4章进行。