列举几种经典的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等（面试题200合集，高频、关键）

以下是几种经典的卷积神经网络（CNN）架构的详细介绍，包括 LeNet、AlexNet、VGG 和 ResNet。这些架构在计算机视觉领域具有重要意义，推动了深度学习的发展。

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1. LeNet

概述：LeNet 是最早的 CNN 架构之一，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，主要用于手写数字识别（如 MNIST 数据集）。

• 结构：
  • 2 个卷积层，每个卷积层后接一个池化层。
  • 3 个全连接层。
• 特点：
  • 使用 Sigmoid 激活函数，即 f ( x ) =