AlexNet 和 VGG16 模型

AlexNet和VGG16都是深度习领域中非常著名的卷积经网络模型。

AlexNet是由Alex Krizhevsky人在2012年提出的，它是第在ImageNet图像识别挑战赛中取得显著突破的深度卷积神经网络模型。AlexNet采用了8层神经网络结构，其中包括5个卷积层和3个全连接层。它引入了一些重要的创新，如ReLU激活函数、局部响应归一化和Dropout等。这些创新使得AlexNet在图像分类任务上取得了很好的性能。

VGG16是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出的深度卷积神经网络模型。VGG16采用了16层的卷积神经网络结构，其中包括13个卷积层和3个全连接层。VGG16的特点是使用了较小的3x3卷积核和较深的网络结构，这种设计使得VGG16具有更强的表达能力。VGG16在ImageNet图像识别挑战赛中取得了很好的成绩，并且被广泛应用于各种计算机视觉任务中。