卷积神经网络（CNN）作为深度学习的核心架构之一，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了革命性突破。若想在网络工程层面真正掌握CNN，系统性地研读经典论文至关重要。以下7篇论文构成了理解CNN工程实现与优化的完整路径。

1. LeNet-5 (1998) - 奠基之作
Yann LeCun等人的《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》首次完整提出了LeNet-5架构。这篇论文展示了如何使用卷积层、池化层和全连接层构建端到端的手写数字识别系统。工程启示：理解多层特征提取的级联思想、权值共享如何降低参数数量、以及反向传播在卷积网络中的具体实现。

2. AlexNet (2012) - 深度复兴里程碑
Alex Krizhevsky等的《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》在ImageNet竞赛中取得突破性成果。关键工程贡献包括：使用ReLU激活函数缓解梯度消失、在多GPU上并行训练大型网络、提出局部响应归一化（LRN）和Dropout正则化技术。工程上需重点学习其高效的数据增强策略和分布式训练框架。

3. VGGNet (2014) - 结构简洁性的力量
牛津大学团队的《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》证明了网络深度的重要性。其连续使用3×3小卷积核的设计原则，在工程上极大地影响了后续架构。需重点掌握：如何通过堆叠小卷积核模拟大感受野、网络深度与宽度权衡、1×1卷积的通道变换功能。

4. GoogLeNet/Inception (2014) - 多尺度特征融合
《Going Deeper with Convolutions》提出的Inception模块开创了网络内多分支结构。工程核心：并行使用不同尺寸卷积核提取多尺度特征，通过1×1卷积进行降维控制计算量。需深入理解其减少参数量同时增加网络表达能力的工程技巧。

5. ResNet (2015) - 残差学习突破深度极限
何恺明等人的《Deep Residual Learning for Image Recognition》通过残差连接解决了超深网络梯度消失问题。工程关键：恒等映射的快捷连接（skip connection）实现、残差块的设计、批量归一化（BatchNorm）的全面应用。这是训练数百层网络的基础技术。

6. DenseNet (2017) - 特征重用极致化
《Densely Connected Convolutional Networks》将特征复用思想发挥到极致。每个层都接收前面所有层的特征作为输入，工程上实现了参数高效性和梯度流动优化。需掌握：密集连接的内存管理策略、增长率（growth rate）超参数调节、过渡层的压缩设计。

7. EfficientNet (2019) - 复合缩放方法论
《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》提出了系统化的网络缩放方法。工程核心：通过复合系数平衡网络深度、宽度和分辨率，在有限计算资源下获得最优性能。这是现代CNN部署必须掌握的模型压缩与加速技术。

工程实践整合要点
在研读这些论文时，建议同步进行以下工程实践：

1. 使用PyTorch/TensorFlow复现每个关键架构
2. 对比分析各网络在相同数据集上的性能/计算量/内存占用
3. 实现自定义数据加载器与分布式训练流程
4. 实践模型剪枝、量化等部署优化技术
5. 在边缘设备（如Jetson Nano）上部署优化后的模型

通过这7篇论文的系统学习，您将建立起CNN工程的完整知识体系：从基础卷积操作到现代高效架构设计，从单机训练到分布式部署，最终具备独立设计、实现和优化卷积神经网络系统的工程能力。