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常见的CNN架构
VGG-16
VGG-16是一种网络，在2014年的ImageNet top-5分类中达到了92.7%的准确率。它的层结构如下：
如图所示，VGG采用了传统的金字塔架构，即一系列卷积-池化层的组合。
图片来源：Researchgate
ResNet
ResNet是微软研究院在2015年提出的一系列模型。ResNet的核心思想是使用残差块：
图片来源：这篇论文
使用恒等传递的原因是让我们的层预测前一层结果与残差块输出之间的差值，因此得名“残差”。这些块更容易训练，并且可以构建包含数百个残差块的网络（最常见的变体包括ResNet-52、ResNet-101和ResNet-152）。
你也可以将这个网络理解为能够根据数据集调整其复杂度。最初，在开始训练网络时，权重值较小，大部分信号通过恒等传递层。随着训练的进行，权重变大，网络参数的重要性增加，网络会调整以适应所需的表达能力，从而正确分类训练图像。
Google Inception
Google Inception架构进一步发展了这一思想，将每一层网络构建为多个不同路径的组合：
图片来源：Researchgate
这里需要强调1x1卷积的作用，因为一开始它似乎没有意义。为什么我们需要用1x1滤波器处理图像？然而，你需要记住，卷积滤波器也会处理多个深度通道（最初是RGB颜色，在后续层中是不同滤波器的通道），而1x1卷积用于通过不同的可训练权重将这些输入通道混合在一起。它也可以被视为在通道维度上的降采样（池化）。
MobileNet
MobileNet是一系列适合移动设备的模型，具有较小的尺寸。如果资源有限，并且可以牺牲一些准确性，可以使用它们。其核心思想是所谓的深度可分离卷积，它允许通过空间卷积和深度通道上的1x1卷积的组合来表示卷积滤波器。这显著减少了参数数量，使网络尺寸更小，同时也更容易用较少的数据进行训练。
这里有一篇关于MobileNet的优秀博客文章。
总结
在本单元中，你已经学习了计算机视觉神经网络的核心概念——卷积网络。现实中的架构，如图像分类、目标检测，甚至图像生成网络，都是基于CNN的，只是层数更多，并且加入了一些额外的训练技巧。
🚀 挑战
在配套的笔记本中，底部有关于如何获得更高准确率的笔记。尝试进行一些实验，看看是否可以实现更高的准确率。
课后测验
复习与自学
虽然CNN最常用于计算机视觉任务，但它们通常也适用于提取固定大小的模式。例如，如果我们处理声音，也可以使用CNN来寻找音频信号中的特定模式——在这种情况下，滤波器将是1维的（这种CNN称为1D-CNN）。此外，有时会使用3D-CNN来提取多维空间中的特征，例如视频中发生的某些事件——CNN可以捕捉特定的特征随时间变化的模式。请进行一些复习和自学，了解CNN可以完成的其他任务。
作业
在本实验中，你的任务是对不同的猫狗品种进行分类。这些图像比MNIST数据集更复杂，维度更高，并且类别超过10种。