有哪些卷积神经网络(CNN)模型

常用于图像识别任务？

常用的卷积神经网络模型包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等。这些模型均采用了卷积层、池化层和全连接层等基本结构，并且有着不同的深度、复杂度和性能表现。其中，ResNet是目前最流行的卷积神经网络模型之一，能够通过引入残差连接来解决深度神经网络训练中遇到的梯度消失和梯度爆炸问题，有着很好的性能表现。

相关问题

有哪些卷积神经网络（CNN）模型

常用于计算机视觉任务？

一些常用的卷积神经网络（CNN）模型包括：

1. LeNet-5：一种经典的CNN模型，最早用于手写数字识别任务。

2. AlexNet：一种在ImageNet上取得突破性成果的CNN模型，标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。

3. VGG-16和VGG-19：由VGG组（Visual Geometry Group）开发的CNN模型，在ImageNet上取得了领先的准确率。

4. GoogLeNet/Inception：由Google Brain团队开发的CNN模型，提出了Inception模块的思想，并在ImageNet挑战赛上获得了第一名。

5. ResNet：由Microsoft Research Asia团队开发的CNN模型，提出了残差学习的思想，并在ImageNet上创造了最佳结果。

6. MobileNet：一种轻量级CNN模型，适用于在移动设备上进行实时图像识别任务。

以上仅是一些常用的卷积神经网络模型，还有很多其他的CNN模型。

卷积神经网络有哪些模型

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。以下是一些常见的卷积神经网络模型：

1. LeNet-5：是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人提出。主要用于手写数字识别任务。

2. AlexNet：由Alex Krizhevsky等人提出，是在ImageNet图像分类竞赛中取得突破性成果的模型。它采用了深度卷积神经网络结构，并使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术。

3. VGGNet：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出，其特点是使用了非常小的卷积核（3x3）和深层网络结构。VGGNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了很好的成绩。

4. GoogLeNet：由Google团队提出，其主要特点是引入了Inception模块，可以有效地减少参数数量。GoogLeNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了较好的结果。

5. ResNet：由Kaiming He等人提出，是一个非常深的卷积神经网络模型。ResNet通过引入残差连接解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更深。

6. MobileNet：由Google团队提出，主要用于移动设备上的图像分类和目标检测任务。MobileNet采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来减少计算量和参数数量。

7. EfficientNet：由Mingxing Tan和Quoc V. Le提出，是目前计算效率和准确性均较高的卷积神经网络模型。EfficientNet通过使用复合系数来扩展网络规模，同时保持计算效率。