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。

相关问题

卷积神经网络有哪些模型

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。以下是一些常见的卷积神经网络模型：

1. LeNet-5：是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人提出。主要用于手写数字识别任务。

2. AlexNet：由Alex Krizhevsky等人提出，是在ImageNet图像分类竞赛中取得突破性成果的模型。它采用了深度卷积神经网络结构，并使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术。

3. VGGNet：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出，其特点是使用了非常小的卷积核（3x3）和深层网络结构。VGGNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了很好的成绩。

4. GoogLeNet：由Google团队提出，其主要特点是引入了Inception模块，可以有效地减少参数数量。GoogLeNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了较好的结果。

5. ResNet：由Kaiming He等人提出，是一个非常深的卷积神经网络模型。ResNet通过引入残差连接解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更深。

6. MobileNet：由Google团队提出，主要用于移动设备上的图像分类和目标检测任务。MobileNet采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来减少计算量和参数数量。

7. EfficientNet：由Mingxing Tan和Quoc V. Le提出，是目前计算效率和准确性均较高的卷积神经网络模型。EfficientNet通过使用复合系数来扩展网络规模，同时保持计算效率。

卷积神经网络有哪些架构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）有很多不同的架构，以下是几种常见的架构：

1. LeNet-5：由 Yann LeCun 提出的第一个卷积神经网络，主要用于手写数字识别，包含两个卷积层和三个全连接层。

2. AlexNet：由 Alex Krizhevsky 等人提出的用于图像分类的卷积神经网络，包含五个卷积层、三个全连接层和非常大的参数量。

3. VGGNet：由 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 提出的卷积神经网络，包含 16 或 19 个卷积层，层数非常深，参数量很大。

4. ResNet：由 Kaiming He 等人提出的一个深度卷积神经网络，使用了残差块（Residual Block）来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。

5. InceptionNet：由 Google 提出的一个卷积神经网络，采用了 Inception 模块来同时使用不同大小的卷积核进行特征提取。

还有很多其他的卷积神经网络架构，比如 MobileNet、DenseNet、NASNet 等。每种架构都有不同的优缺点，适用于不同的场景和任务。