🌟常见的卷积神经网络模型🌟
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2025-03-17 09:18:33
摘要 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要分支，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。其中，经典的LeNet-5开创了CNN的先河，其结构简单却...
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要分支，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。其中，经典的LeNet-5开创了CNN的先河，其结构简单却高效，适合处理小尺寸图像。✨
随着技术进步，AlexNet横空出世，凭借强大的GPU计算能力，它在ImageNet竞赛中大放异彩，证明了深度网络的价值。🏆接着，VGG网络以其简洁优雅的设计脱颖而出，通过增加卷积层深度提升性能，成为学术研究的热门选择。📚
ResNet的引入则解决了深层网络训练中的梯度消失问题，借助残差块实现了超过百层的网络结构，堪称里程碑式的创新。💎此外，GoogLeNet和EfficientNet分别以模块化设计和高效的参数优化著称，进一步推动了CNN的发展边界。🔍
这些模型共同构成了CNN领域的基石，为后续研究提供了丰富的参考与灵感！💡
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