卷积神经网络有哪些模型

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。以下是一些常见的卷积神经网络模型：

1. LeNet-5：是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人提出。主要用于手写数字识别任务。

2. AlexNet：由Alex Krizhevsky等人提出，是在ImageNet图像分类竞赛中取得突破性成果的模型。它采用了深度卷积神经网络结构，并使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术。

3. VGGNet：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出，其特点是使用了非常小的卷积核（3x3）和深层网络结构。VGGNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了很好的成绩。

4. GoogLeNet：由Google团队提出，其主要特点是引入了Inception模块，可以有效地减少参数数量。GoogLeNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了较好的结果。

5. ResNet：由Kaiming He等人提出，是一个非常深的卷积神经网络模型。ResNet通过引入残差连接解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更深。

6. MobileNet：由Google团队提出，主要用于移动设备上的图像分类和目标检测任务。MobileNet采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来减少计算量和参数数量。

7. EfficientNet：由Mingxing Tan和Quoc V. Le提出，是目前计算效率和准确性均较高的卷积神经网络模型。EfficientNet通过使用复合系数来扩展网络规模，同时保持计算效率。