🌟常见的卷积神经网络模型🌟
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2025-03-17 09:18:40
摘要 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的明星选手，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。其中，LeNet是最经典的CNN模型之一，常用于手写数字...
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的明星选手，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。其中，LeNet是最经典的CNN模型之一，常用于手写数字识别，结构简单但功能强大。👀
随后，AlexNet登场，它凭借强大的GPU计算能力，在2012年ImageNet竞赛中大放异彩，开启了深度学习的新时代。紧接着，VGG以其多层次的小卷积核著称，通过堆叠卷积层实现更深层次的特征提取，成为经典中的经典。💪
而GoogLeNet（Inception）则以模块化设计闻名，利用Inception模块有效减少参数量，提高计算效率。同时，ResNet引入残差连接，解决了深层网络训练困难的问题，堪称里程碑式的创新。🔍
最后，EfficientNet通过复合缩放方法优化了网络架构，实现了性能与效率的完美平衡。这些模型各有千秋，共同推动了计算机视觉的发展！👏
深度学习 人工智能 卷积神经网络
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