cnn常用的几个模型有哪些

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。以下是一些常用的CNN模型：

1. LeNet-5：LeNet-5是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人于1998年提出。它主要用于手写数字识别，包括卷积层、池化层和全连接层。
2. AlexNet：AlexNet是2012年ImageNet竞赛的冠军模型，由Alex Krizhevsky等人提出。它包含5个卷积层和3个全连接层，使用ReLU激活函数和Dropout正则化技术。
3. VGGNet：VGGNet是2014年ImageNet竞赛的亚军模型，由Oxford大学的Visual Geometry Group提出。它采用更小的卷积核（3x3）和更深的网络结构，通过重复使用相同的卷积层和池化层来构建。
4. GoogLeNet：GoogLeNet是2014年ImageNet竞赛的冠军模型，由Google Brain团队提出。它引入了Inception模块，通过并行连接多个不同尺寸的卷积核来提高模型的表达能力。
5. ResNet：ResNet是2015年ImageNet竞赛的冠军模型，由微软研究院提出。它引入了残差连接（Residual Connection），解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得网络可以更深。
6. Inception-v4：Inception-v4是GoogLeNet的改进版本，由Google Brain团队提出。它进一步优化了Inception模块，提高了模型的性能和效率。
7. DenseNet：DenseNet是2016年提出的卷积神经网络模型，由UCSD的Gao Huang等人提出。它通过连接每个卷积层的输出，提高了特征的重用率，减少了参数的数量。
8. MobileNet：MobileNet是2017年提出的轻量级卷积神经网络模型，由Google Brain团队提出。它使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来减少模型的大小和计算量，适用于移动设备和嵌入式设备。
9. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种实时目标检测模型，由Joseph Redmon等人提出。它将目标检测任务视为一个回归问题，直接在图像上预测边界框和类别概率。
10. U-Net：U-Net是一种用于医学图像分割的卷积神经网络模型，由Fritz

Aus der Ohe等人提出。它采用对称的U形结构，通过跳跃连接（Skip Connection）将编码器和解码器连接起来，提高了模型的性能和精确度。

这些模型在不同的应用场景中表现出了优异的性能，为深度学习和人工智能的发展做出了重要贡献。