了解的卷积神经网络有哪些，对比他们的特点和结构

常见的卷积神经网络包括 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 等。这些卷积神经网络的主要特点和结构如下：

1. LeNet

LeNet 是最早的卷积神经网络之一，由 Yann LeCun 在 1998 年提出。LeNet 主要由卷积层、池化层和全连接层构成，每个卷积层后面都跟着一个池化层，最后接上两个全连接层。

2. AlexNet

AlexNet 是在 2012 年的 ImageNet 比赛中首次提出的，由 Alex Krizhevsky 等人开发。AlexNet 采用了更深的网络结构，并使用了更多的卷积层和池化层，同时引入了 Dropout 技术来避免过拟合。

3. VGG

VGG 是由 Oxford 大学的研究团队提出的，其最大的特点是采用了非常小的卷积核（3x3）来构建网络，通过堆叠多个卷积层来逐渐增加网络的深度。

4. GoogLeNet

GoogLeNet 由 Google 开发，其最大的特点是采用了 Inception 模块来构建网络。Inception 模块是一种多分支的结构，可以在不增加参数数量的情况下增加网络的深度。

5. ResNet

ResNet 也是由 Microsoft Research 开发，其最大的特点是采用了残差模块来构建网络。残差模块通过引入跨层连接来避免梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深。

这些卷积神经网络各有特点，可以根据实际需求来选择使用。