目前比较新的卷积神经网络模型

目前比较新的卷积神经网络模型有以下几种：

1. EfficientNet：EfficientNet 是一种基于自动化模型缩放方法的高效卷积神经网络模型。它通过在深度、宽度和分辨率上进行均衡的缩放，实现了在准确性和计算效率之间的最佳平衡。

2. ResNeSt：ResNeSt 是一种基于残差网络（ResNet）的新型卷积神经网络模型。它通过重新设计残差块内部的连接方式，提高了特征重用能力，并采用了一种新的特征聚合策略，进一步提高了模型的性能。

3. RegNet：RegNet 是一种基于正则化方法的卷积神经网络模型。它通过在网络结构中引入正则化因子，实现了模型复杂度和性能之间的平衡，并且能够根据任务需求进行自动化的网络结构搜索。

4. Vision Transformer (ViT)：ViT 是一种基于注意力机制的卷积神经网络模型。它将图像分割成一组小的图像块，然后通过自注意力机制来对这些图像块进行建模，从而实现图像分类和其他计算机视觉任务。

这些模型都是在近几年提出的，并且在各种计算机视觉任务中取得了较好的性能。

相关问题

深度学习卷积神经网络建模

深度学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络，主要用于图像和语音处理领域。它的核心思想是对输入数据进行多层卷积、池化等处理，通过降低特征的空间维度和数量，从而实现对输入数据的特征提取和分类。

CNN模型由卷积层、池化层和全连接层等组成。卷积层主要用于提取图像中的特征，池化层用于降低特征维度和数量，全连接层则用于实现分类和预测等任务。CNN模型通常通过反向传播算法进行训练，以优化其参数。

CNN模型在图像识别、目标检测、人脸识别等方面取得了很大的成功，并在自然语言处理领域也有很多应用。目前，CNN模型已成为深度学习领域最为重要和基础的技术之一。

有哪些卷积神经网络模型

目前比较流行的卷积神经网络模型包括：

1. LeNet-5：是最早的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。

2. AlexNet：是在ImageNet比赛中获得第一名的模型，使用了5个卷积层和3个全连接层。

3. VGGNet：是一个经典的深度卷积神经网络，使用了13个卷积层和3个全连接层。

4. GoogLeNet：是一个基于Inception模块的卷积神经网络，使用了22个卷积层和1个全连接层。

5. ResNet：是一个具有残差连接的卷积神经网络，可以训练更深的网络，使用了152个卷积层。

6. DenseNet：是一个基于密集连接的卷积神经网络，使用了121个卷积层。

7. MobileNet：是一个轻量级的卷积神经网络，使用了深度可分离卷积，可以在移动设备上运行。

8. EfficientNet：是一个基于自动化网络结构搜索的卷积神经网络，使用了复合缩放方法，可以在不同的计算资源下达到更好的性能。