卷积神经网络模型都有哪些

时间: 2024-01-21 20:03:54 浏览: 72
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。

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