卷积神经网络模型有哪些

常见的卷积神经网络模型有：

1. LeNet-5：Yann LeCun在1998年提出的一个较早的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。

2. AlexNet：Alex Krizhevsky等人在2012年提出的一个卷积神经网络模型，用于ImageNet大规模视觉识别竞赛，取得了当时最好的结果。

3. VGG：Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出的一个卷积神经网络模型，通过增加网络深度和减小卷积核大小来提高模型性能。

4. GoogleNet/Inception：Christian Szegedy等人在2014年提出的一个卷积神经网络模型，采用了Inception模块来提高模型的效率和性能。

5. ResNet：Kaiming He等人在2015年提出的一个卷积神经网络模型，通过引入残差连接来解决深度网络中的退化问题。

6. DenseNet：Gao Huang等人在2016年提出的一个卷积神经网络模型，通过密集连接来增强特征重用和梯度流动。

除此之外，还有一些针对特定任务的卷积神经网络模型，比如Yolo、Faster R-CNN等用于目标检测的模型，以及DeepLab、U-Net等用于语义分割的模型。