人工神经网络模型整体上的发展过程如下图所示：
上图对比了本文所述的各种神经网络之间，操作复杂度和精度之间的关系。
LeNet5
1998， Yann LeCun 的 LeNet5。
图像特征分布在整个图像上。
在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时，具有可学习的参数的卷积是个比较有效的方法。
在没有应用GPU的时候，能够保存参数和计算就成了一个关键优势。
LeNet5并没有把每个像素都作为大型多层神经网络的一个输入，因为图像是高度空间相关的，如果用了这种方法，就不能很好地利用相关性。
LeNet5 的主要特征：
CNN 主要用这3层的序列： convolution, pooling, non-linearity；
用卷积提取空间特征；
由空间平均得到子样本；
用 tanh 或 sigmoid 得到非线性；
用 multi-layer neural network（MLP）作为最终分类器；
层层之间用稀疏的连接矩阵，以避免大的计算成本。
Dan Ciresan Net
2010， Dan Claudiu Ciresan and Jurgen Schmidhuber 的 Dan Ciresan Net。
是比较早的GPU神经网络之一，在 NVIDIA GTX 280 图形处理器上实现了9层神经网络的前向后向计算。
AlexNet
2012，Alex Krizhevsky 的 AlexNet。
是LeNet的一个更深和更广的版本，可以用来学习更复杂的对象。
AlexNet 的主要特征：
用rectified linear units（ReLU）得到非线性；
使用辍 dropout 技巧在训练期间有选择性地忽略单个神经元，来减缓模型的过拟合；
重叠最大池，避免平均池的平均效果；
使用 GPU NVIDIA GTX 580 可以减少训练时间，这比用CPU处理快了 10 倍，所以可以被用于更大的数据集和图像上。
OverFeat
2013年12月，Yann LeCun的纽约大学实验室的 OverFeat。
是AlexNet的衍生，提出了 learning bounding boxes。
VGG
2015，牛津的 VGG。
率先在每个卷积层中使用更小的 3×3 filters，并将它们组合成卷积序列。
虽然小，但是多个3×3卷积序列可以模拟更大的接收场的效果。
这个想法也在最近的Inception和ResNet网络中有所应用。
NiN
2014，Min Lin, Qiang Chen, Shuicheng Yan 的 NiN。
它的思想很简单但是很有效，使用1x1卷积给一个卷积层的特征提供了更多的组合性。
每个卷积之后使用空间MLP层，以便在另一层之前更好地组合特征，而没有使用原始像素作为下一层的输入。
可以有效地使用非常少的参数，在这些特征的所有像素之间共享。
GoogLeNet and Inception
2014，Google Christian Szegedy 的 GoogLeNet and Inception。
在昂贵的并行块之前，使用1×1卷积块（NiN）来减少特征数量，这通常被称为“瓶颈”，可以减少深层神经网络的计算负担。
它用一个没有 inception modules 的 stem 作为初始层。
用类似于NiN的平均池加上softmax分类器。
Inception V3 (and V2)
2015年2月，Christian 团队的 Inception V2，2015年12月，Inception V3。
在每个池之前，增加 feature maps，构建网络时，仔细平衡深度和宽度，使流入网络的信息最大化。
当深度增加时，特征的数量或层的宽度也有所增加。
在下一层之前，增加每一层的宽度来增多特征的组合性。
尽量只使用3x3卷积。
ResNet
2015，Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun 的 ResNet。
这个网络绕过了2层，可以被看作一个小的分类器，或者一个NiN 。
这也是第一次训练了大于100甚至1000层的网络。
在每一层，通过使用更小output的1x1卷积来减少特征的数量，然后经过一个3x3 层，接着又是一个1x1卷积，这个方法可以保持少计算量，同时提供丰富的特征组合。
Xception
2016，François Chollet 的 Xception。
这个网络和 ResNet and Inception V4 一样有效，而且用了更简单优雅的结构 。
它有36个卷积阶段，和ResNet-34相似，不过模型和代码和ResNet一样简单，并且比Inception V4更易理解 。
这个网络在 Torch7／Keras / TF 都已经可以应用了。
英文参考：
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本文作者：AI研习社
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