常用分类模型深度学习

常用分类模型在深度学习领域主要包括以下几个：

1. **卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)**：主要用于图像识别、计算机视觉任务，如物体检测、图像分类。通过滑动窗口提取局部特征，并通过池化层降低数据维度。

2. **循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)**：适用于序列数据，如自然语言处理中的文本分类，通过记忆单元捕捉时间序列中的上下文信息。

3. **长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)**：一种特殊的RNN，解决了传统RNN的梯度消失或爆炸问题，特别适合处理变长输入序列。

4. **Transformer**：由Google提出，最初用于机器翻译，现在广泛应用于多种自然语言处理任务，如文本分类。它通过自注意力机制替代了传统的RNN结构。

5. **全连接层 (Fully Connected Layer)**：尽管不是专门的分类模型，但在深度学习网络的最后一层经常被用来作为分类器，将前一层的特征映射到类别概率上。

6. **ResNet (_residual networks)**：通过残差块解决深度网络训练过程中的梯度消失问题，使得深层网络成为可能，常用于图像分类任务。

7. **BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)**：预训练语言模型，通过双向Transformer对文本进行编码，然后微调用于各种下游任务，包括文本分类。

每个模型都有其适用场景和优缺点，选择哪种模型取决于具体的任务需求和数据特性。