CNN Summaries

model	author	year	structure
LeNet	Google	1986	2 layers convolution 2 layers subsampling 2 layers full-connected 1 layer Gaussian connection
AlxNet	Alex Krizhevsky	2012	5 layers conv 3 layers full-connected
GoogleLeNet	Alex Krizhevsky	2014	many convolution
VGG 16	Google DeepMind	2015	13 layers convolution 3 layers full-connected
Deep Residual Learning	何凯明	2015	152 layers
SqueezeNet	Iandola	2016	2 layers convolution 8 layers fire

LeNet

较早期的神经网络，用于识别数字，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。
链接：http://blog.csdn.net/geekmanong/article/details/50605340

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AlexNet

2012 ILSVRC 大放异彩，神经网络的时代重启．
链接：https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6918045.html

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GoogLeNet

14年比赛冠军的model，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构。
链接：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394#googlenet-incepetion-v1

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VGG 16

VGG有很多个版本，也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多，计算量巨大
链接：http://blog.csdn.net/errors_in_life/article/details/65950699

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Deep Residual Learning

这个model是2015年底最新给出的，也是15年的ILSCRC比赛冠军。可以说是进一步将conv进行到底，其特殊之处在于设计了“bottleneck”形式的block（有跨越几层的直连）。最深的model采用的152层！
链接：http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685

SqueezeNet

模型小巧，引入了fire层 (squeeze and expand)．准确率和 AlexNet 差不多，但是模型小了50x．
链接：http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51444525

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