卷积神经网络除了残差网络还有什么

除了残差网络，卷积神经网络还有以下常见结构：

1. LeNet：是卷积神经网络的先驱，由Yann LeCun在1998年提出，用于手写数字识别。

2. AlexNet：由Alex Krizhevsky等人在2012年提出，是第一个在ImageNet大规模图像识别比赛上取得优胜的卷积神经网络。

3. VGGNet：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出，是一个非常深的卷积神经网络，具有16或19个卷积层。

4. InceptionNet：由Google在2014年提出，采用了多个不同大小的卷积核和池化层，从而提高了模型的效率和准确率。

5. ResNet：由Kaiming He等人在2015年提出，采用了残差结构，可以训练非常深的卷积神经网络，避免了梯度消失的问题。

6. DenseNet：由Gao Huang等人在2016年提出，采用了密集连接结构，从而增强了模型的特征重用能力和效率。

相关问题

卷积神经网络残差网络

卷积神经网络的残差网络是一种解决深度神经网络训练困难的方法。它通过在网络中引入快捷连接（或跳过连接），即将输入数据直接添加到某些网络层的输出上，从而实现了残差学习。这种残差学习的思想是，网络层的输出应该是输入数据的变化部分，而快捷连接则传递未变化的部分。

残差网络的主要贡献是解决了网络深度增加时出现的“退化现象”。在深度神经网络中，当网络层的数量增加时，网络的训练误差和测试误差会出现饱和和增加的现象，导致准确率下降。这与传统的观念“越深的网络准确率越高”相矛盾。残差网络通过引入快捷连接，使得深度神经网络可以实现超过1000层的深度，并且准确率不会下降。

残差网络为何优于卷积神经网络

残差网络（ResNet）相较于传统的卷积神经网络（CNN）具有以下优点：

1. 解决了梯度消失问题：在深度卷积神经网络中，梯度往往会随着网络层数的增加而逐渐消失。而残差网络通过使用残差连接（即跨越多个层的直接连接）来直接学习残差，从而避免了梯度消失的问题。

2. 更深的网络结构：由于梯度消失问题的解决，残差网络可以更深的网络结构，从而拥有更强的表达能力和更好的性能。

3. 更高的训练速度：因为残差网络可以更快地收敛，所以训练速度更快。

4. 更好的泛化能力：残差网络能够更好地对抗过拟合，因此具有更好的泛化能力。

总之，相较于传统的卷积神经网络，残差网络能够更好地解决梯度消失问题，拥有更深的网络结构、更高的训练速度和更好的泛化能力，因此在许多计算机视觉任务中表现更好。