深度卷积神经网络有哪些模型

深度卷积神经网络有以下几个主要模型：

1. LeNet-5：由Yann LeCun等人在1998年提出，是最早的卷积神经网络，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竞赛上击败人类表现的模型，将深度学习推向了新的高峰。

3. VGGNet：由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出，是一个非常深的卷积神经网络模型，具有非常高的准确性。

4. GoogLeNet：由Google在2014年提出，是一个非常深的卷积神经网络模型，具有非常高的准确性，同时具有非常高的计算效率。

5. ResNet：由Kaiming He等人在2015年提出，是一个非常深的卷积神经网络模型，可以解决深度学习中的梯度消失问题。

6. Inception：由Google在2014年提出，是一个非常深的卷积神经网络模型，可以同时使用不同尺度的卷积核进行特征提取。

7. MobileNet：由Google在2017年提出，是一个非常轻量级的卷积神经网络模型，可以在移动设备上运行。

这些模型在不同的任务和场景下都有出色的表现，可以根据具体的需求选择使用。