cnn有哪些，对比这些网络的结构和特点

CNN目前有很多种，以下是一些常见的CNN模型及其结构和特点：

1. LeNet-5：是一个较早的CNN模型，由Yann LeCun等人于1998年提出，主要用于手写数字识别。它包含两个卷积层和三个全连接层，使用Sigmoid作为激活函数。LeNet-5的结构相对简单，但在当时的手写数字识别任务中表现出了很好的性能。

2. AlexNet：是一个经典的CNN模型，由Alex Krizhevsky等人于2012年提出，主要用于ImageNet图像分类比赛。它包含五个卷积层、三个全连接层和两个池化层，使用ReLU作为激活函数，通过Dropout和数据增强来防止过拟合。AlexNet采用了GPU并行计算，实现了深度学习在大规模图像识别任务中的成功应用。

3. VGGNet：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出，是一个非常深的CNN模型。它采用了大量的卷积层和池化层，共有19层，所有卷积层都采用了3x3的卷积核和ReLU激活函数，池化层采用2x2的最大池化。VGGNet的结构简单明了，易于理解和实现，被广泛应用于图像识别、目标检测等任务。

4. GoogLeNet：由Google的研究团队于2014年提出，是一个非常深的CNN模型，具有22层。它采用了Inception模块，即将多种不同尺寸的卷积核和池化核组合起来，以提高特征提取能力。GoogLeNet还采用了1x1卷积层来降低计算复杂度，并使用了全局平均池化层来代替全连接层，以减少过拟合。

5. ResNet：由Kaiming He等人于2015年提出，是一个非常深的CNN模型，具有152层。它采用了残差块（Residual Block），即在层与层之间加入跨层连接，以提高网络的学习能力和泛化能力。ResNet的结构非常复杂，但具有非常好的性能，被广泛应用于图像分类、目标检测等任务。

这些CNN模型在结构和特点上都有所不同，但都具有卷积层、池化层、激活函数和全连接层等基本组成部分，同时都使用反向传播算法进行训练。每个模型都有自己的优点和适用场景，选择适合的模型可以在各种任务中取得更好的性能。