卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域中的重要一员，在图像识别、视频分析和自然语言处理等任务中发挥着至关重要的作用。接下来，让我们一起探索几个常用的卷积神经网络模型吧！🚀
首先，不得不提的是LeNet-5，这是Yann LeCun于1998年提出的一个早期CNN模型。它主要被用于手写数字识别任务，结构相对简单，但其开创性的贡献不可忽视。📸
紧接着是AlexNet，这个模型在2012年的ImageNet竞赛中大放异彩，以显著优势击败了其他参赛者。AlexNet的成功标志着深度学习时代的到来，其结构更加复杂，包含多个卷积层和ReLU激活函数。🏆
再后来是VGGNet，以其简洁且一致的架构著称。VGGNet通过使用不同数量的卷积层构建了一系列不同的模型，其中VGG16和VGG19是最为知名的版本。它们通过增加网络深度来提升性能，但同时也带来了计算成本的上升。📐
最后是ResNet，由微软的研究人员提出。ResNet引入了残差块的概念，极大地缓解了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。这使得ResNet可以拥有上百甚至上千层的深度，从而在各种视觉识别任务上取得了突破性进展。🌲
这些模型不仅推动了计算机视觉领域的发展，也为其他深度学习应用奠定了坚实的基础。希望这篇简短的介绍能够帮助你更好地理解卷积神经网络及其常用模型。💡
深度学习 卷积神经网络 机器学习