LeNet-5
这个是5层的，3个c+s，然后有两个全连接层。
AlexNet
这里有8(5+3)层。就是之前的技术没有现在的好，所以它用了两块GTX580,然后让你它的模型分成两块，然后在两块显卡中跑。
很好的把显存给分开来了。
VGG
之前都是用11∗11的窗口，然后它用了3∗3的窗口,这个3∗3的窗口现在也是非常流行的。
GoogLeNet
我们首先看看这个1∗1的卷积核有什么用？
可以改变图片的维度，使图片的大小保持不变
比如说一个256=>32，我们只需要一个[32,1,1]的一个卷积核就行。
这个是22层的。
我们发现这个网络层数越大并不一定越好。
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