卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一个强大的工具，尤其适用于图像识别和处理任务。在众多应用场景中，了解CNN的基本结构和分类显得尤为重要。接下来，让我们一起探索CNN的三大类别，并简要探讨其实现方法。

第一类是经典的卷积神经网络（Classic CNN），它由一系列卷积层、池化层和全连接层组成，通过学习输入数据的特征来完成分类任务。经典CNN在图像识别领域取得了巨大成功，如AlexNet、VGGNet等模型便是其中的佼佼者。第二类是深度可分离卷积神经网络（Depthwise Separable CNN），它通过将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两步，大大减少了参数数量和计算量，同时保持了良好的性能。第三类是生成对抗网络（GAN），虽然严格来说GAN不是一种CNN，但它通常与CNN结合使用，以生成逼真的图像或进行图像到图像的转换。

实现这些网络时，我们需要选择合适的框架，如TensorFlow或PyTorch，然后按照设计好的架构搭建模型。通过大量的训练数据和适当的超参数调整，我们可以使模型在各种任务上达到令人满意的效果。🚀