卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域中最为关键的技术之一，已经在图像识别、语音处理等多个领域取得了卓越成就。从上世纪80年代初Yann LeCun等人首次提出至今，CNN的发展历程可谓波澜壮阔。
回溯到1989年，Yann LeCun团队开发出了第一个基于反向传播算法的CNN模型LeNet-1，这标志着CNN正式进入人们的视野。此后，LeNet-5、AlexNet等经典模型相继问世，它们不断刷新着计算机视觉领域的性能记录，引领了深度学习技术的飞速发展。近年来，ResNet、DenseNet、EfficientNet等新型架构层出不穷，显著提升了模型的准确性和计算效率。此外，Transformer的引入为CNN带来了新的可能性，使其在自然语言处理任务中也能大显身手。
总之，CNN作为深度学习领域的重要组成部分，其发展历程与最新进展始终备受关注。未来，随着研究的深入和技术的进步，CNN必将迎来更加辉煌的时代。🚀