对比经典卷积神经网络和自主设计的网络模型并进行分析和评价

经典卷积神经网络和自主设计的网络模型都是深度学习神经网络的一种实现方式。经典卷积神经网络采用了传统的卷积层、池化层结构，并支持多卡并行训练，得到了在图像、语音等领域的良好表现。而自主设计的网络模型则更加灵活，可以根据具体的场景动态调整网络结构，实现更加精确的预测和优化。但是，自主设计的网络模型需要更多的时间精力进行优化和调试，才能获得最佳效果。在实际应用中，需要根据具体场景的需求，选择合适的深度学习模型进行应用。