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LeNet-5是Yann LeCun等人于1998年提出的经典卷积神经网络模型，开创了深度学习在图像识别领域的先河。其创新性在于引入了梯度下降算法，使得深度网络能够有效学习图像特征。

AlexNet由Alex Krizhevsky等人于2012年提出的，标志着深度卷积神经网络进入图像分类的主流。该模型通过卷积层和最大池化层设计，显著提升了分类性能。

ZFNet由Zeiler等人于2010年提出，旨在可视化卷积网络的结构，揭示其内部特征学习机制。该研究为后续深度学习模型的分析奠定了基础。

Network In Network（NIN）由Vincent Later等人于2013年提出，通过局部感受野和1x1卷积卷积层，增强了模型的表达能力。

VGG网络由Karen Simonyan等人于2014年提出，采用多次卷积层以捕捉更丰富的图像特征。其5层和16层版本在ILSVRC竞赛中表现优异。

GoogLeNet（Inception V1）由Szegedy等人于2014年提出，通过Inception模块实现多尺度卷积，减少参数数量而保持性能。其创新性在于将不同尺度的卷积操作结合起来。

Inception V2通过引入Batch Normalization层，解决了深度网络训练中的内部协变量偏移问题，大大加速了训练过程。

Inception V3进一步优化了Inception架构，通过更深的网络结构提升性能，并在多个数据集上取得了优异成绩。

Inception V4和Inception-ResNet结合了残差连接，使得网络更深且性能更佳。残差连接通过跳跃连接解决了梯度消失问题。

ResNet由He等人于2015年提出的深度残差网络，通过跳跃连接实现了更深的网络结构，使得深度学习变得更为实用。

SqueezeNet由Eugene real等人提出，通过压缩卷积核大小实现了轻量级的图像分类模型，参数数量仅为AlexNet的一半。

DenseNet由Huang等人提出，通过密集连接层，增强了特征表达能力，使得网络在图像分类任务中表现更优。

Xception由Chiu等人提出，通过深度可分离卷积实现了更高效的卷积操作。

ResNeXt进一步优化了残差网络，通过聚合残差变换加速网络训练。

PolyNet通过多路径结构设计，探索了深度网络的多样性。

MobileNet由Howard等人提出，设计轻量级卷积层，适合移动设备应用。

ShuffleNet通过分组卷积和稀疏连接，进一步降低了计算复杂度。

DPN提出双路径网络，通过并行结构提升性能。

NASNet通过架构搜索方法，自动设计适合任务的网络结构。

SENet通过压缩激励机制优化网络性能，提升了分类准确率。

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