卷积神经网络有几种模型

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种深度学习中广泛用于处理网格状数据（如图像和视频）的模型，它们主要通过卷积层、池化层和全连接层等组成。根据结构和应用场景，CNN有多种变体模型：

1. **标准卷积网络（Standard ConvNet）**：最早的CNN模型，由LeNet-5等经典网络定义，包含卷积层、池化层和全连接层。

2. **AlexNet**：2012年ImageNet比赛中获胜的模型，引入了更深的网络结构和ReLU激活函数。

3. **VGGNet**：由Simonyan和Zisserman提出，特点是网络非常深（16-19层），强调网络的简单性和堆叠更多的卷积层。

4. **GoogLeNet/Inception**：由Google开发，引入了Inception模块，通过不同大小的滤波器和池化来处理特征。

5. **ResNet**：Residual Networks，解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使用残差连接（skip connection）来加强信息传递。

6. **DenseNet**：密集连接网络，每一层都与前面所有层相连，减少了参数数量，提高了效率。

7. **U-Net**：用于图像分割任务的特殊结构，常用于医学图像分析。

8. **YOLO（You Only Look Once）系列**：实时目标检测模型，将目标检测任务转化为单次前向传播。

9. **Transformer-based CNNs**：如EfficientNet、Swin Transformer等，结合了卷积和自注意力机制。