常用的卷积神经网络架构

卷积神经网络（CNN）是一类深度学习模型，它在图像识别、分类和处理等任务中表现出色。以下是一些常用的CNN架构：

1. LeNet-5：这是早期的CNN模型之一，由Yann LeCun等人提出，主要用于手写数字识别。它包括卷积层、池化层和全连接层，是后来很多CNN架构的起点。

2. AlexNet：由Alex Krizhevsky等人设计，2012年在ImageNet挑战中取得了突破性的成绩。AlexNet包含五个卷积层和三个全连接层，引入了ReLU激活函数和Dropout机制来防止过拟合。

3. VGGNet：由牛津大学的视觉几何组提出，VGGNet的特点是使用了重复的小卷积核（通常是3x3），通过堆叠多个这样的卷积层来增加网络的深度。VGGNet有多个变体，如VGG16和VGG19。

4. GoogLeNet（Inception）：由Google团队提出，引入了Inception模块，可以在网络的不同层上使用不同大小的卷积核来提取特征。这种结构有助于捕捉图像中的多尺度信息。

5. ResNet（残差网络）：由微软研究院提出，通过引入残差学习框架解决了深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet的核心是通过恒等连接（跳跃连接）来避免信息在深层网络中丢失。

6. DenseNet（密集连接网络）：每个层都与前面所有层直接相连，形成密集连接。这种连接方式有助于特征的传递和重用，同时减少了参数数量。