[機器學習 ML NOTE] CNN演化史(AlexNet、VGG、Inception、ResNet)+Keras Coding

上一篇我們介紹過CNN的卷積跟池化的運作，也實作過LeNet的模型，接下來我就來簡單介紹CNN的演化史吧!!然後我也用Keras將每個模型的運作給實作出來，概念搭配code會很容易理解模型的想法。

如果對CNN不熟的可以先看這篇~

[機器學習 ML NOTE]Convolution Neural Network 卷積神經網路

CNN演化史

我這裡只列出幾個比較重要的突破，也是比較經典的模型。

CNN Classification revolution

為什麼AlexNet會標成紅色呢？因為在2012年這一年中，AlexNet為一個重大的突破，也開始了大CNN時代，CNN開始有了很大的突破，各種CNN的模型也開始出現，也站穩了在影像上面很重要的一席之地，接下來我來簡易介紹各種模型，然後也附上各種Model在分類上的實作(Keras)

LeNet(論文連結)

沒錯，這就是CNN之父，前面也介紹過了卷積跟池化，所以應該可以很容易理解LeNet的運作，就是簡單利用了卷積跟池化，並接上全連結層做分類，這裡我們用Mnist data來實作LeNet training

LeNet Architecture, 1998