基于CNN实现的网络结构有哪些
时间: 2023-12-28 15:05:07 浏览: 36
基于CNN实现的网络结构有很多,以下是一些常见的CNN网络结构:
1. LeNet:是最早的CNN网络之一,由Yann LeCun等人在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数据集上取得优异成绩的CNN网络,包含5个卷积层和3个全连接层。
3. VGG:由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出,包含16个或19个卷积层和3个全连接层,其特点是卷积层都使用3x3大小的卷积核,层数较深。
4. GoogLeNet:由Google团队在2014年提出,包含22个层,采用了Inception模块,可以有效降低参数数量和计算量。
5. ResNet:由何凯明等人在2015年提出,采用残差学习,可以解决深度CNN网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,网络层数可以达到1000层以上。
6. DenseNet:由黄俊等人在2016年提出,采用稠密连接(Dense Connection)的方式连接各层,可以有效提高特征重用,减少参数数量,同时还可以缓解梯度消失问题。
7. SqueezeNet:由Iandola等人在2016年提出,采用了一些压缩技术,可以在参数数量较少的情况下保持较高的准确率。
8. MobileNet:由Google团队在2017年提出,采用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的方式,可以大幅减少计算量和参数数量。
还有很多其他的CNN网络结构,如Inception-v3、Xception、ShuffleNet等等,每个网络结构都有其特点和应用场景。