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关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。
- Lenet，1986年
- Alexnet，2012年
- GoogleNet，2014年
- VGG，2014年
- Deep Residual Learning，2015年
Lenet
就从Lenet说起，可以看下caffe中lenet的配置文件（点我），可以试着理解每一层的大小，和各种参数。由两个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层组成。 卷积都是5*5的模板，stride=1，池化都是MAX。下图是一个类似的结构，可以帮助理解层次结构（和caffe不完全一致，不过基本上差不多）
Alexnet
2012年，Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2]（以第一作者alex命名）。caffe的model文件在这里。说实话，这个model的意义比后面那些model都大很多，首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性，然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果，确实让CNN和GPU都大火了一把，顺便推动了有监督DL的发展。
模型结构见下图，别看只有寥寥八层（不算input层），但是它有60M以上的参数总量，事实上在参数量上比后面的网络都大。
这个图有点点特殊的地方是卷积部分都是画成上下两块，意思是说吧这一层计算出来的feature map分开，但是前一层用到的数据要看连接的虚线，如图中input层之后的第一层第二层之间的虚线是分开的，是说二层上面的128map是由一层上面的48map计算的，下面同理；而第三层前面的虚线是完全交叉的，就是说每一个192map都是由前面的128+128=256map同时计算得到的。
Alexnet有一个特殊的计算层，LRN层，做的事是对当前层的输出结果做平滑处理。下面是我画的示意图：
前后几层（对应位置的点）对中间这一层做一下平滑约束，计算方法是：
具体打开Alexnet的每一阶段（含一次卷积主要计算）来看[2][3]：
（1）con - relu - pooling - LRN
具体计算都在图里面写了，要注意的是input层是227*227，而不是paper里面的224*224，这里可以算一下，主要是227可以整除后面的conv1计算，224不整除。如果一定要用224可以通过自动补边实现，不过在input就补边感觉没有意义，补得也是0。
（2）conv - relu - pool - LRN
和上面基本一样，唯独需要注意的是group=2，这个属性强行把前面结果的feature map分开，卷积部分分成两部分做。
（3）conv - relu
（4）conv-relu
（5）conv - relu - pool
（6）fc - relu - dropout
这里有一层特殊的dropout层，在alexnet中是说在训练的以1/2概率使得隐藏层的某些neuron的输出为0，这样就丢到了一半节点的输出，BP的时候也不更新这些节点。
（7）
fc - relu - dropout 
（8）fc - softmax 
以上图借用[3]，感谢。
GoogleNet
googlenet[4][5]，14年比赛冠军的model，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构。（当然，它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果）
这个model基本上构成部件和alexnet差不多，不过中间有好几个inception的结构：
是说一分四，然后做一些不同大小的卷积，之后再堆叠feature map。
计算量如下图，可以看到参数总量并不大，但是计算次数是非常大的。 
VGG
VGG有很多个版本，也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多，计算量巨大（比前面几个都大很多）。具体的model结构可以参考[6]，这里给一个简图。基本上组成构建就是前面alexnet用到的。 
下面是几个model的具体结构，可以查阅，很容易看懂。
Deep Residual Learning
这个model是2015年底最新给出的，也是15年的imagenet比赛冠军。可以说是进一步将conv进行到底，其特殊之处在于设计了“bottleneck”形式的block（有跨越几层的直连）。最深的model采用的152层！！下面是一个34层的例子，更深的model见表格。 
其实这个model构成上更加简单，连LRN这样的layer都没有了。
block的构成见下图：
总结
OK，到这里把常见的最新的几个model都介绍完了，可以看到，目前cnn model的设计思路基本上朝着深度的网络以及更多的卷积计算方向发展。虽然有点暴力，但是效果上确实是提升了。当然，我认为以后会出现更优秀的model，方向应该不是更深，而是简化。是时候动一动卷积计算的形式了。
参考资料
[1] http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543/
[2] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
[3] http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097
[4] http://blog.csdn.net/csyhhb/article/details/45967291
[5] Going deeper with convolutions
[6] VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION