深度学习入门论文（图像识别领域）

深度学习的突破，始于ImageNet比赛。

介绍四篇深度学习在图像方面的paper：

Imagenet classification with deep convolutional neural networks

（简称AlexNet，发表于2012年NIPS上，被视为深度学习突破之作）

Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

（简称VGGNet，发表于2015年ICLR上，网络变得很深）

Going deeper with convolutions

（简称GoogLeNet，发表于2015年CVPR上，Google研究成果）

Deep residual learning for image recognition

（简称ResNet，2015年CVPR best paper，网络变得非常深）

尤其推荐第一篇和第四篇paper