有哪些卷积神经网络模型

目前比较流行的卷积神经网络模型包括：

1. LeNet-5：是最早的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。

2. AlexNet：是在ImageNet比赛中获得第一名的模型，使用了5个卷积层和3个全连接层。

3. VGGNet：是一个经典的深度卷积神经网络，使用了13个卷积层和3个全连接层。

4. GoogLeNet：是一个基于Inception模块的卷积神经网络，使用了22个卷积层和1个全连接层。

5. ResNet：是一个具有残差连接的卷积神经网络，可以训练更深的网络，使用了152个卷积层。

6. DenseNet：是一个基于密集连接的卷积神经网络，使用了121个卷积层。

7. MobileNet：是一个轻量级的卷积神经网络，使用了深度可分离卷积，可以在移动设备上运行。

8. EfficientNet：是一个基于自动化网络结构搜索的卷积神经网络，使用了复合缩放方法，可以在不同的计算资源下达到更好的性能。