A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks (arxiv.org)
度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段实现的，这些阶段能够从数据中自动学习分层表征。近来，深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。鉴于此，关于 CNN 设计的不同想法被探索出来，如使用不同的激活函数和损失函数、参数优化、正则化以及处理单元的重构。然而，在表征能力方面的主要改进是通过重构处理单元来实现的。尤其是，使用块而不是层来作为结构单元的想法获得了极大的赞赏。本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别。这七个类别分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。
引言
1989 年 LeCun 处理网格状拓扑数据（图像和时间系列数据）的研究，CNN 首次受到关注。CNN 被视为理解图像内容的最好技术之一，并且在图像识别、分割、检测和检索相关任务上表现出了当前最佳性能。在产业界，如谷歌、