卷积神经网络有哪些常用的模型

1. LeNet-5：早期的卷积神经网络，用于手写数字识别。

2. AlexNet：2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，简称ILSVRC）冠军，标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。

3. VGGNet：2014年ILSVRC冠军，由深度卷积网络VGG-16和VGG-19两个模型组成，采用连续的3x3卷积核和池化层。

4. GoogLeNet：2014年ILSVRC冠军，采用了Inception模块，可以在不增加参数数量的情况下提高模型的准确率。

5. ResNet：2015年ILSVRC冠军，采用残差网络，解决了深度卷积神经网络中梯度消失和模型退化的问题，可以训练超过1000层的网络。

6. DenseNet：2017年提出，采用密集连接（Dense Connection）的方式，可以减少参数数量，提高模型的准确率。

7. MobileNet：2017年提出，采用轻量级卷积神经网络结构，适用于移动端等资源受限的场景。

8. EfficientNet：2019年提出，采用复合缩放系数（Compound Scaling）的方式，可以在参数数量相同的情况下提高模型的准确率和效率。