本文介绍了计算机视觉方向的几种神经网络模型，包括LeNet、AlexNet、VGGNet、NiN、GoogLeNet、ResNet和DenseNet。这些模型都采用了卷积层和汇聚层来提取空间结构特征，并通过全连接层对特征进行处理。它们在架构和设计理念上有所不同，但都在图像识别任务中取得了显著的成果。此外，文章还介绍了不同的正则化方式，如批量规范化、实例规范化、组规范化和层规范化。这些正则化方法可以提高模型的训练速度和泛化能力。