卷积神经网络模型有哪些
时间: 2024-01-21 18:03:54 浏览: 94
卷积神经网络CNN以及几种经典模型
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。
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