近年来，深度学习在计算机视觉领域得到了广泛的应用，卷积神经网络也是这个领域中较为重要的研究方向之一。卷积神经网络在图像分类、目标检测等领域的应用前景非常可观。然而，卷积神经网络依然存在着过拟合、梯度消失等问题。鉴于此，文章首先介绍了卷积神经网络的发展历程以及经典的网络模型。其次具体分析了各种卷积神经网络的结构和优缺点，并针对以上问题给出了相应的解决方法。最后分析了卷积神经网络在图像分类领域的不足并展望了未来的发展方向。
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