卷积神经网络有哪些算法

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于神经网络的深度学习算法，主要应用于图像识别、语音识别等领域。以下是常见的卷积神经网络算法：

1. LeNet：是由Yann LeCun等人于1998年提出的卷积神经网络，主要应用于手写数字识别等任务。

2. AlexNet：是由Alex Krizhevsky等人于2012年提出的卷积神经网络，通过使用ReLU激活函数、Dropout等技术，显著提高了图像识别准确率。

3. VGGNet：是由Simonyan和Zisserman于2014年提出的卷积神经网络，通过使用较小的卷积核和更深的网络结构，进一步提高了图像识别准确率。

4. GoogLeNet：是由Google团队于2014年提出的卷积神经网络，通过使用Inception模块和全局平均池化等技术，进一步提高了图像识别准确率。

5. ResNet：是由Microsoft Research团队于2015年提出的卷积神经网络，通过使用残差模块和深层网络结构，解决了深层网络训练困难的问题，进一步提高了图像识别准确率。

除了以上常见的卷积神经网络算法，还有一些新兴的算法，如MobileNet、ShuffleNet、EfficientNet等，这些算法在减小模型大小、提高模型效率、提高模型精度方面具有很大的优势。