卷积神经网络模型的改进

卷积神经网络模型的改进主要包括以下几个方面：
1. VGG16：VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，它采用了多个3x3的卷积层和池化层，使得网络更深，提高了准确率。
2. ResNet50：ResNet50是一个残差网络模型，它通过引入残差块，使得网络更深时不会出现梯度消失的问题，从而提高了准确率。
3. InceptionV3：InceptionV3是一个多分支的卷积神经网络模型，它通过不同大小的卷积核和池化层来提取不同尺度的特征，从而提高了准确率。
4. Xception：Xception是一种深度可分离卷积神经网络模型，它将卷积操作分为深度卷积和逐点卷积两个步骤，从而减少了参数数量，提高了准确率。
5. MobileNet：MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络模型，它采用了深度可分离卷积和全局平均池化等技术，从而在保证准确率的同时减少了参数数量和计算量。