<jupyter_start><jupyter_text>Arquitecturas de algunas CNNExiste una variedad de arquitecturas de CNN que han sido diseñadas utilizando diferentes combinaciones de capas y algoritmos para la obtención de mejores resultados.La mayoría de estas CNN han probado su habilidad en datasets como COCO, Imagenet y CIFAR100, obteniendo muy buenos resultados.A continuación se mencinaran algunas de las CNN más conocidas. LeNet y AlexNetA la izquierda la estructura de LeNet (La primera CNN) y AlexNet su predecesora. AlexNet fue diseñada para abordar el reto del dataset **Imagenet**.![](https://d2l.ai/_images/alexnet.svg)<jupyter_code>import torch

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'alexnet', pretrained=True)
model<jupyter_output>Using cache found in /root/.cache/torch/hub/pytorch_vision_master
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-7be5be79.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/alexnet-owt-7be5be79.pth<jupyter_text>De AlexNet a VGG![](https://d2l.ai/_images/vgg.svg)<jupyter_code>import torch

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'vgg16', pretrained=True)
model<jupyter_output>Using cache found in /root/.cache/torch/hub/pytorch_vision_master
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/vgg16-397923af.pth<jupyter_text>De VGG a NiN (Network in Network)![](https://d2l.ai/_images/nin.svg)  Redes Residuales - ResNet![](https://d2l.ai/_images/resnet-block.svg)![](https://d2l.ai/_images/resnet18.svg)_(Imágenes tomadas de: Dive into Deep Learning - <NAME>, <NAME>, <NAME>, and Alex<NAME>)_ Batch NormalizationBatch normalization es un método que normaliza cada sub-set de datos (bath_size), como se mencionó inicialmente es necesario que los datos se normalicen para evitar que se tengan distancias muy diferentes entre ellos. En una imagen a color se pueden tener valores de 0 hasta 255. Normalizando los datos las distancias de los datos van de 0 a 1. Esto ayuda a la red neuronal a trabajar mejor. Cuando normalizamos los datos solo la capa de entrada se beneficia de esto, conforme los datos pasan por otras capas ocultas esta normalización se va perdiendo.<jupyter_code>import torch

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
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