卷积神经网络中哪些网络比较好

在卷积神经网络中，有一些经典的网络结构表现优异，常被用于图像分类、目标检测等任务。以下是几个比较好的网络：

1. LeNet-5：是一个经典的卷积神经网络，最早用于手写数字识别。该网络结构相对简单，但在MNIST数据集上表现优异。

2. AlexNet：是一个较深的卷积神经网络，包含了多个卷积层和全连接层。该网络在ImageNet数据集上取得了很好的成绩，开创了使用深度卷积神经网络进行图像分类的先河。

3. VGGNet：是一个非常深的卷积神经网络，包含16或19个卷积层。该网络结构非常简单、规则，且在ImageNet数据集上表现出色。

4. GoogLeNet/Inception：是一个由Google团队提出的卷积神经网络，采用了多个并行的卷积层和池化层，其特点是计算效率高，模型参数少。

5. ResNet：是一个非常深的卷积神经网络，由微软团队提出。该网络采用了残差块来解决深度卷积神经网络的退化问题，在ImageNet数据集上表现出色。

以上网络都具有优秀的表现，但具体使用哪个网络结构要根据任务需求和数据集特点来进行选择。