4.5 ?? 簡單說說CNN常?用的?幾個模型 ?? 【題目】: 請簡要介紹幾個常?用的卷積神經(jīng)?絡(luò)（CNN）模型。 【解答】: ?? 當(dāng)然，讓我們深?討論一些常?用的卷積神經(jīng)?絡(luò)（CNN）模型吧！這些模型在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域扮演著關(guān)鍵的角?。以下是我為您整理的幾個： 1. LeNet-5 ??: ??LeNet-5 是深度學(xué)習(xí)的先驅(qū)之一，由Yann LeCun創(chuàng)建。它包含了卷積層、池化層和全連接層。LeNet-5 以其簡單性和效果而聞名，尤其在手寫數(shù)字識別任務(wù)中。 2. AlexNet ??: ??AlexNet是2012年ImageNet競賽的冠軍。它引入了深度卷積神經(jīng)?絡(luò)的新時代，具有8層神經(jīng)?絡(luò)，包括卷積層、ReLU激活函數(shù)和Dropout層。這個模型徹底改變了深度學(xué)習(xí)的格局。 3. VGGNet ??: ??VGGNet是著名的視覺幾何組（Visual Geometry Group）創(chuàng)建的模型。它以其深層次和統(tǒng)?的架構(gòu)而著稱。VGG16和VGG19是最受歡迎的變體，具有16和19層深度，分別用于圖像分類和特征提取。 4. GoogLeNet (Inception) ??: ??GoogLeNet采?了Inception模塊，這是一種多尺度卷積操作的創(chuàng)新，有助于模型學(xué)習(xí)多層次的特征。它的架構(gòu)相對復(fù)雜，但在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。 5. ResNet (Residual Network) ??: ??ResNet引?了殘差連接，允許神經(jīng)?絡(luò)學(xué)習(xí)殘差（誤差），從而更容易訓(xùn)練深層?絡(luò)。它的層數(shù)可以?達(dá)數(shù)百甚?數(shù)千層，仍然表現(xiàn)出色。 6. MobileNet ??: ??MobileNet針對移動設(shè)備和嵌?式系統(tǒng)設(shè)計(jì)，具有輕量級的特點(diǎn)。它采?深度可分離卷積，即深度卷積和逐點(diǎn)卷積的組合，以在資源受限的環(huán)境中運(yùn)?。 這些模型代表了卷積神經(jīng)?絡(luò)的?部分，每個都在不同的任務(wù)和場景中表現(xiàn)出?效的性能。選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ腿Q于您的具體問題和計(jì)算資源。希望這些信息對您有所幫助！????