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本篇为第四课的第二周内容，2.1到2.2的内容。
本周为第四课的第二周内容，这一课所有内容的中心只有一个：计算机视觉。应用在深度学习里，就是专门用来进行图学习的模型和技术，是在之前全连接基础上的“特化”，也是相关专业里的一个重要研究大类。
这一整节课都存在大量需要反复理解的内容和机器学习、数学基础。 因此我会尽可能的补足基础，用比喻和实例来演示每个部分，从而帮助理解。
第二周的内容是对一些经典网络模型结构和原理的介绍，自然会涉及到相应的文献论文。因此，我也会在相应的模型下附上提出该模型的论文链接。
本篇的内容关于一些早期经典的卷积网络模型，虽然距离这些模型的提出已经有了很长的时间，但这些模型的设计思想和原理逻辑仍有很强的学习和应用价值。
1.LeNet-5
首先，提出 LeNet-5 模型的这篇论文发布于 1998 年，距离现在已经很远了，所以网络的设计中也存在一些现在看来“不合理”的地方。
但是，这篇论文在今天最重要的价值，并不在于具体的参数配置或层级细节，而在于它系统性地提出并验证了卷积神经网络的基本建模范式，即通过“卷积-池化-全连接”的层级结构，实现从局部特征到全局语义的逐级抽象逻辑。这一逻辑思想为后续卷积网络的发展奠基并产生了深远影响。
现在来详细看看这个模型：
这就是它的网络结构，在现在看来甚至有些简单，但在当时的意义显示是重大的，LeNet-5 的一个成功应用领域就是我们之前演示多分类模型时使用的手写数字图像识别。在本周的实践部分我会再次用它来进行演示。
现在，再说说 LeNet-5 的建模逻辑。
这就是 LeNet-5 的伟大之处所在，用一句偏学术的话来总结：LeNet-5说明视觉理解可以通过层级化的特征组合来实现，并用神经网络提供了一种可学习的实现方式。
最后，这是 LeNet-5 原论文的期刊索引链接：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 期刊索引,你可以通过 Zotero 等文献管理软件把论文抓取到你的软件进行管理。
当然，如果你不想这么麻烦，也可以通过这个链接直接查看PDF:Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
2.AlexNet
提出 AlexNet 模型的论文发布于 2012 年，当时的计算机视觉正面临大规模图像分类的挑战。相比 LeNet-5，AlexNet 的网络更深、更大，但仍受到当时算力和经验的限制，这些设计细节虽然有局限，却不妨碍它成为现代深度卷积网络的里程碑。
在那之前，人们更倾向于使用解释性更强的传统机器学习算法来完成视觉任务，而 AlexNet 的出现让业界看到深度学习的巨大潜力。它系统性地展示了深度卷积神经网络在大规模视觉任务中的可行性，通过更深的卷积-池化-全连接结构，并结合 ReLU 激活、Dropout、数据增强以及 GPU 并行训练 等技术，有效解决了大规模分类训练难题，让人们更愿意尝试使用深度学习来解决实际任务。
此外，AlexNet 还使用了一种技术叫做局部响应归一化，简单来说就是对每个通道上同一位置的数进行归一化，但是现在已经被淘汰了，所以就不多说了。
其中一种代替它的技术就是我们之前说过的batch归一化。
PyTorch 里提供了 AlexNet 模型，并去除了局部响应归一化，同样，我会在本周的实践部分演示这个模型的效果。
最后，这是 AlexNet 原论文的会议索引链接：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 会议索引,你可以通过 Zotero 等文献管理软件把论文抓取到你的软件进行管理。
当然，如果你不想这么麻烦，也可以通过这个链接直接查看PDF:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
3.VGG-16
提出 VGG16 模型的论文发布于 2015 年，当时计算机视觉领域已经在深度卷积网络上取得了显著进展，但如何设计更深、更有效的网络仍是关键问题。相比 AlexNet，VGG16 的网络更加深层（共有 16 个权重层），通过堆叠小卷积核（3×3）的方式取代大卷积核，实现更强的特征表达能力，同时保持了结构的简单性。
来看看它的结构：
VGG16 让当时的业界第一次看到，卷积网络可以比 AlexNet 更深、更强，但仍可训练。
并且，VGG16的深层小卷积结构使得提取的特征通用且强大，让他更适合作为迁移学习的迁移来源。
PyTorch 里同样提供了 VGG16 模型，我也会在本周的实践部分演示这个模型的效果。
最后，这是 VGG16 原论文的会议索引链接：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 会议索引,你可以通过 Zotero 等文献管理软件把论文抓取到你的软件进行管理。
当然，如果你不想这么麻烦，也可以通过这个链接直接查看PDF:Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition