GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent

GoogLeNet、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet和ShuffleNet都是深度学习领域中的知名卷积神经网络（CNN）架构，它们在图像识别和计算机视觉任务上表现出色。下面简要介绍一下它们：

1. **GoogLeNet (Inception)**[^4]: 由Google开发，引入了多尺度特征提取的思想，通过并行的路径来处理不同大小的特征图，显著提高了模型性能，特别是对于资源有限的设备。

2. **ResNet (残差网络)**[^5]: 提出了残差学习的概念，通过跨层连接解决深度网络训练中的梯度消失问题，使得网络可以更深，从而提升精度。

3. **DenseNet (密集网络)**[^6]: 每一层都与前面所有层相连，这样每一层都能接收到来自所有前一层的特征信息，减少了参数数量，提高了效率。

4. **MobileNet**[^7]: 专为移动设备设计，采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），减小模型大小，提高计算效率。

5. **EfficientNet**[^8]: 通过自适应缩放方法调整网络结构，保持相同计算资源下模型性能的最优平衡，实现了在多个尺度上的性能提升。

6. **ShuffleNet**[^9]: 通过轻量级的通道shuffle操作来增强特征交换，同时减少计算量，适用于移动设备。

这些模型在实际应用中可以根据需求选择，比如对资源有限的设备，可以选择MobileNet或ShuffleNet；对于追求高精度的场景，ResNet和EfficientNet可能是更好的选择。