#现代卷积神经网络

深入探索CNN架构设计的演进历程，从手工设计到网络架构搜索(NAS)，理解RegNet的设计空间优化方法

探索DenseNet的稠密连接机制与特征复用策略，对比传统CNN架构的参数效率与内存使用特点

探索残差连接的革命性突破，深入理解ResNet如何解决深度网络训练难题

探索GoogLeNet的Inception架构创新，学习多尺度并行卷积的设计理念

探索批量归一化在经典LeNet网络中的应用效果，对比自定义实现与PyTorch高级API的性能差异

探索Network In Network架构的创新设计，理解1×1卷积和全局平均池化的重要作用

探索VGG网络的模块化设计理念，理解块结构在深度网络中的重要作用和实现方法

探索深度学习史上的里程碑网络AlexNet，理解其创新的网络架构设计和关键技术突破

探索首个成功的卷积神经网络LeNet，了解其历史地位和网络架构设计，掌握早期CNN的实现原理