深度卷积神经网络（AlexNet）

7.1. 深度卷积神经网络（AlexNet） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

• AlexNet的架构与LeNet相似，但使用了更多的卷积层和更多的参数来拟合大规模的ImageNet数据集。
• 今天，AlexNet已经被更有效的架构所超越，但它是从浅层网络到深层网络的关键一步。
• 尽管AlexNet的代码只比LeNet多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。这也是由于缺乏有效的计算工具。
• Dropout、ReLU和预处理是提升计算机视觉任务性能的其他关键步骤。

使用块的网络（VGG）

7.2. 使用块的网络（VGG） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

• VGG-11使用可复用的卷积块构造网络。不同的VGG模型可通过每个块中卷积层数量和输出通道数量的差异来定义。
• 块的使用导致网络定义的非常简洁。使用块可以有效地设计复杂的网络。
• 在VGG论文中，Simonyan和Ziserman尝试了各种架构。特别是他们发现深层且窄的卷积（即3×3）比较浅层且宽的卷积更有效。

网络中的网络（NiN）

7.3. 网络中的网络（NiN） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

• NiN使用由一个卷积层和多个1×1卷积层组成的块。该块可以在卷积神经网络中使用，以允许更多的每像素非线性。
• NiN去除了容易造成过拟合的全连接层，将它们替换为全局平均汇聚层（即在所有位置上进行求和）。该汇聚层通道数量为所需的输出数量（例如，Fashion-MNIST的输出为10）。
• 移除全连接层可减少过拟合，同时显著减少NiN的参数。
• NiN的设计影响了许多后续卷积神经网络的设计。

含并行连结的网络（GoogLeNet）

7.4. 含并行连结的网络（GoogLeNet） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

• Inception块相当于一个有4条路径的子网络。它通过不同窗口形状的卷积层和最大汇聚层来并行抽取信息，并使用1 × 1卷积层减少每像素级别上的通道维数从而降低模型复杂度。

• GoogLeNet将多个设计精细的Inception块与其他层（卷积层、全连接层）串联起来。其中Inception块的通道数分配之比是在ImageNet数据集上通过大量的实验得来的。

• GoogLeNet和它的后继者们一度是ImageNet上最有效的模型之一：它以较低的计算复杂度提供了类似的测试精度。

批量规范化

7.5. 批量规范化 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

• 在模型训练过程中，批量规范化利用小批量的均值和标准差，不断调整神经网络的中间输出，使整个神经网络各层的中间输出值更加稳定。

• 批量规范化在全连接层和卷积层的使用略有不同。

• 批量规范化层和暂退层一样，在训练模式和预测模式下计算不同。

• 批量规范化有许多有益的副作用，主要是正则化。另一方面，”减少内部协变量偏移“的原始动机似乎不是一个有效的解释。

残差网络（ResNet）

7.6. 残差网络（ResNet） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

• 学习嵌套函数（nested function）是训练神经网络的理想情况。在深层神经网络中，学习另一层作为恒等映射（identity function）较容易（尽管这是一个极端情况）。
• 残差映射可以更容易地学习同一函数，例如将权重层中的参数近似为零。
• 利用残差块（residual blocks）可以训练出一个有效的深层神经网络：输入可以通过层间的残余连接更快地向前传播。
• 残差网络（ResNet）对随后的深层神经网络设计产生了深远影响。

稠密连接网络（DenseNet）

7.7. 稠密连接网络（DenseNet） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

• 在跨层连接上，不同于ResNet中将输入与输出相加，稠密连接网络（DenseNet）在通道维上连结输入与输出。
• DenseNet的主要构建模块是稠密块和过渡层。
• 在构建DenseNet时，我们需要通过添加过渡层来控制网络的维数，从而再次减少通道的数量。