分类卷积神经网络有哪些

分类卷积神经网络有很多，以下是其中一些主要的：

1. LeNet：最早的卷积神经网络，用于手写数字识别。

2. AlexNet：2012年ImageNet竞赛冠军，使用了ReLU、Dropout、数据增强等技术。

3. VGG：2014年ImageNet竞赛亚军，采用堆叠的小卷积核，使用了更深的网络结构。

4. GoogLeNet：2014年ImageNet竞赛冠军，采用了Inception模块和1x1卷积核。

5. ResNet：2015年ImageNet竞赛冠军，通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。

6. DenseNet：2017年提出，通过密集连接解决了梯度消失问题和参数过多的问题。

7. MobileNet：2017年提出，使用深度可分离卷积，降低了计算复杂度和参数数量。

8. ShuffleNet：2018年提出，使用分组卷积和通道随机重排，减少了计算复杂度和参数数量。

9. EfficientNet：2019年提出，通过网络缩放和复合系数搜索，得到了参数最少、效果最好的网络。