卷积神经网络有哪些架构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）有很多不同的架构，以下是几种常见的架构：

1. LeNet-5：由 Yann LeCun 提出的第一个卷积神经网络，主要用于手写数字识别，包含两个卷积层和三个全连接层。

2. AlexNet：由 Alex Krizhevsky 等人提出的用于图像分类的卷积神经网络，包含五个卷积层、三个全连接层和非常大的参数量。

3. VGGNet：由 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 提出的卷积神经网络，包含 16 或 19 个卷积层，层数非常深，参数量很大。

4. ResNet：由 Kaiming He 等人提出的一个深度卷积神经网络，使用了残差块（Residual Block）来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。

5. InceptionNet：由 Google 提出的一个卷积神经网络，采用了 Inception 模块来同时使用不同大小的卷积核进行特征提取。

还有很多其他的卷积神经网络架构，比如 MobileNet、DenseNet、NASNet 等。每种架构都有不同的优缺点，适用于不同的场景和任务。