卷积神经网络常见结构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的基本结构通常包括以下几个部分：

1. **输入层（Input Layer）**：接收原始数据，比如图像，通常是二维矩阵形式。

2. **卷积层（Convolutional Layer）**：应用一组可学习的滤波器（也叫卷积核或滤波器组），对输入数据进行特征检测，提取局部模式。

3. **激活函数（Activation Function）**：如ReLU（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU或PReLU等，引入非线性，增强网络表达能力。

4. **池化层（Pooling Layer）**：如最大池化（Max Pooling）或平均池化，缩小数据的空间维度，降低计算量，提高模型鲁棒性。

5. **全连接层（Fully Connected Layer）**：在某些模型中，卷积层之后可能会有一个或多个全连接层，用于将卷积特征映射到分类标签。

6. **Dropout层**：在训练阶段随机丢弃一部分神经元，防止过拟合。

7. **Flatten层**：将前面几层的结果展平成一维向量，供后续的全连接层处理。

8. **输出层（Output Layer）**：根据任务性质，可能是Softmax用于多类别分类，Sigmoid用于二分类，或者直接对应回归问题的数值输出。

这些层次组合起来形成了典型的卷积神经网络结构，它们在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成功。

相关问题

常见的卷积神经网络模型

常见的卷积神经网络模型有：
1. LeNet-5: 是最早的卷积神经网络，用于手写数字识别等任务。
2. AlexNet: 是在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中首次提出的卷积神经网络模型，具有8层卷积和全连接层。
3. VGGNet: 由牛津大学的VGG组提出，是一个具有深度的卷积神经网络模型。其中VGG16和VGG19是最为常用的。
4. GoogLeNet: 是由Google团队提出的深度卷积神经网络模型，使用了Inception模块来提高模型的性能。
5. ResNet: 是由微软研究院提出的深度卷积神经网络模型，使用了残差结构来解决深层网络训练时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。
6. MobileNet: 是由Google团队提出的轻量级卷积神经网络模型，可以在移动设备上实现快速的图像分类和目标检测等任务。