按时间顺序列出深度学习中的图像分类模型。

1. LeNet（1998年）
2. AlexNet（2012年）
3. VGGNet（2014年）
4. GoogleNet（2014年）
5. ResNet（2015年）
6. DenseNet（2016年）
7. Inception-v3（2016年）
8. Xception（2016年）
9. MobileNet（2017年）
10. ShuffleNet（2017年）
11. EfficientNet（2019年）
12. ResNeXt（2017年）
13. SE-Net（2017年）
14. RegNet（2020年）
15. Big Transfer (BiT)（2020年）

相关问题

按时间顺序列出深度学习中15个图像分类模型。

### 回答1：
1. LeNet-5 (1998)
2. AlexNet (2012)
3. VGG (2014)
4. GoogleNet (2014)
5. ResNet (2015)
6. DenseNet (2016)
7. Inception-v3 (2016)
8. Xception (2016)
9. SqueezeNet (2016)
10. MobileNet (2017)
11. ShuffleNet (2017)
12. ResNeXt (2017)
13. SE-Net (2017)
14. EfficientNet (2019)
15. RegNet (2019)

### 回答2：
以下是按时间顺序列出的15个深度学习图像分类模型：

1. LeNet-5：是1998年由Yann LeCun等人提出的最早的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。

2. AlexNet：是2012年由Alex Krizhevsky等人提出的第一个在ImageNet图像识别竞赛中获得优胜的深度卷积神经网络模型。

3. ZF-Net：是2013年由Matthew Zeiler和Rob Fergus提出的基于AlexNet的改进模型，对网络结构做了一些调整。

4. GoogLeNet：是2014年由Google的研究团队提出的模型，通过引入"Inception"模块，提高了网络的计算效率和准确率。

5. VGGNet：是2014年由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出的模型，通过增加网络的深度和参数数量，取得了较好的性能。

6. ResNet：是2015年由Kaiming He等人提出的模型，通过引入残差连接，解决了深层网络退化问题，使网络层数可以达到几百层。

7. InceptionV3：是2015年由Google的研究团队提出的基于GoogLeNet的改进模型，进一步优化了网络结构。

8. Xception：是2016年由Google的研究团队提出的基于InceptionV3的改进模型，使用深度可分离卷积操作来减少计算量。

9. MobileNet：是2017年由Google的研究团队提出的轻量级深度卷积神经网络模型，适用于移动和嵌入式设备。

10. SENet：是2017年由Jie Hu等人提出的模型，通过引入"Squeeze-and-Excitation"模块，提高了网络的表达能力。

11. DenseNet：是2017年由Gao Huang等人提出的模型，通过密集连接，增加了网络的信息流动。

12. NASNet：是2017年由Google的研究团队提出的基于神经网络搜索的模型，使用自动化搜索算法来设计网络结构。

13. EfficientNet：是2019年由Mingxing Tan和Quoc V. Le等人提出的模型，通过网络扩展和深度缩放操作，实现了高效的网络设计。

14. RegNet：是2020年由Ilija Radosavovic等人提出的模型，通过正则化策略和网络扩展操作，优化了网络的性能。

15. Vision Transformer (ViT)：是2020年由Alexey Dosovitskiy等人提出的模型，将自注意力机制引入图像分类任务，取得了显著的性能提升。

请按时间顺序列出卷积神经网络用于图像处理的典型模型

以下是卷积神经网络用于图像处理的典型模型，按时间顺序排列：

1. LeNet-5：Yann LeCun 在 1998 年提出的卷积神经网络模型，被广泛应用于手写数字识别。

2. AlexNet：Alex Krizhevsky 在 2012 年提出的卷积神经网络模型，通过在 ImageNet 大规模图像识别竞赛中取得了惊人的成绩，推动了卷积神经网络的发展。

3. VGGNet：Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 在 2014 年提出的卷积神经网络模型，将网络深度加深到 16 或 19 层，提高了网络的表达能力。

4. GoogLeNet/InceptionNet：Christian Szegedy 等人在 2014 年提出的卷积神经网络模型，通过设计 Inception 模块，提高了网络的效率和准确率。

5. ResNet：Kaiming He 等人在 2015 年提出的卷积神经网络模型，通过设计残差模块，解决了深度网络的梯度消失和过拟合问题，成为目前最常用的网络模型之一。

6. DenseNet：Gao Huang 等人在 2017 年提出的卷积神经网络模型，通过设计密集连接模块，进一步提高了网络的表达能力和效率。