卷积神经网络模型都有哪些

卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）在近年来被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。以下是一些常见的CNN模型：

1. LeNet-5：是最早的CNN模型之一，由Yann LeCun等人提出。主要用于手写数字的识别。

2. AlexNet：由Alex Krizhevsky等人提出，是第一个在ImageNet数据集上取得优异表现的CNN模型。采用多GPU并行计算，具有较深的网络结构和大量的卷积层。

3. VGGNet：由Simonyan和Zisserman提出，是一个比AlexNet更深的CNN模型。VGGNet通过多个3x3的卷积层实现了更小的感受野，并在ImageNet上取得了优秀的表现。

4. GoogLeNet/Inception：由Google团队提出，具有高度复杂的网络结构，包括多个不同尺寸的卷积核、并行的Inception模块等，获得了较好的表现。

5. ResNet：由Kaiming He等人提出，提出了残差学习的概念，可以解决深层网络训练过程中的梯度消失问题。ResNet在ImageNet数据集上准确率达到了96.43%。

6. DenseNet：由Huang等人提出，提出了密集连接的概念，使得网络可以更好地利用前面层的特征。DenseNet在ImageNet数据集上取得了较好的表现。

7. MobileNet：由Google团队提出，采用深度可分离卷积来减少模型参数数量，达到了较好的速度和准确率平衡。

以上只是一些常见的CNN模型，随着深度学习的发展，还会涌现出更多的新模型。