卷积神经网络有什么类型

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）主要有以下几种类型：

1. 基本卷积神经网络：由卷积层、池化层和全连接层构成，是最基础的卷积神经网络。

2. LeNet：是一个早期的卷积神经网络，由卷积层、池化层和全连接层构成，用于手写数字识别。

3. AlexNet：是在ImageNet比赛上第一次引入卷积神经网络的模型，由卷积层、池化层、Dropout层和全连接层构成。

4. VGGNet：是由Simonyan和Zisserman提出的深度卷积神经网络，由多个卷积层和池化层构成。

5. GoogLeNet（Inception）：是由Google提出的深度卷积神经网络，采用了Inception模块，可以有效减少参数数量。

6. ResNet：是由Microsoft Research Asia提出的深度卷积神经网络，采用了残差学习的思想，可以解决深度神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题。

7. DenseNet：是由Gao Huang等人提出的卷积神经网络，采用了稠密连接的思想，可以有效减少参数数量，并提高模型的精度。