CNN有哪些？对比这些网络的结构和特点

CNN是卷积神经网络的缩写，它是一种能够有效地处理图像、视频、语音等具有高维输入数据的深度学习模型。下面是一些常见的CNN模型及其特点：

1. LeNet-5: LeNet-5是最早的CNN模型之一，由Yann LeCun等人在1998年提出。它的结构比较简单，包含两层卷积层和三层全连接层，主要用于手写数字识别。LeNet-5的特点是卷积层和池化层交替出现，卷积核较小，参数较少。

2. AlexNet: AlexNet是由Alex Krizhevsky等人在2012年提出的，它是第一个在ImageNet数据集上取得显著成果的CNN模型。AlexNet包含五层卷积层和三层全连接层，总共有60M个参数。它的特点是使用ReLU激活函数、dropout、数据增强等技术，同时使用GPU进行加速训练。

3. VGG: VGG是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出的CNN模型，它的结构比较简单，包含16-19层卷积层和3层全连接层，总共有140M个参数。VGG的特点是卷积核较小，参数较多，分类效果较好，但训练速度较慢。

4. GoogLeNet: GoogLeNet是由Google团队在2014年提出的CNN模型，它的结构比较深，包含22层卷积层和3层全连接层，总共有7M个参数。GoogLeNet的特点是使用了Inception模块，即将多种卷积核并行使用，并使用1x1卷积层进行降维，减少参数数量。

5. ResNet: ResNet是由Microsoft团队在2015年提出的CNN模型，它的结构比较深，包含152层卷积层和1层全连接层，总共有60M个参数。ResNet的特点是使用了残差连接，即在卷积层中添加跨层连接，使得网络可以更容易地学习到恒等映射，从而提高了网络的深度。

这些CNN模型各有特点，可以根据不同的应用场景选择合适的模型。比如，LeNet-5适用于手写数字识别，AlexNet适用于大规模图像分类，VGG适用于细粒度分类，GoogLeNet适用于目标检测和图像分割，ResNet适用于深度网络训练。