CNN-F和AlexNet哪个好

CNN-F和AlexNet都是非常经典的卷积神经网络模型。CNN-F是Yann LeCun等人在1998年提出的，是卷积神经网络的开山之作。AlexNet是Alex Krizhevsky等人在2012年提出的，是深度学习在计算机视觉领域的重大突破之一。两者都有其优点和局限性，无法简单地说哪个更好。

CNN-F是一种非常简单的卷积神经网络模型，只有两个卷积层和一个全连接层。它在MNIST手写数字识别任务上表现良好，但是在更复杂的任务上表现不佳。AlexNet则是一种非常深的卷积神经网络模型，有8个卷积层和3个全连接层。它在ImageNet图像分类任务上表现出色，但是需要大量的计算资源和数据才能训练。

因此，选择哪个模型取决于具体的应用和数据集。如果数据集较小且任务相对简单，可以考虑使用CNN-F；如果数据集较大且任务相对复杂，可以考虑使用AlexNet。当然，随着深度学习的发展，现在已经有更加先进的卷积神经网络模型可供选择。