常用的卷积神经网络模型有很多，每个模型都有不同的结构和应用领域。以下是一些常见的卷积神经网络模型：
LeNet-5：LeNet-5 是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要应用于手写数字识别，包含卷积层、池化层和全连接层。
AlexNet：AlexNet 是在2012年由Alex Krizhevsky等人提出的，是第一个在大规模图像数据集上取得重大突破的深度卷积神经网络模型。它具有多个卷积层和全连接层，并使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术。
VGGNet：VGGNet 是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出的，其特点是网络结构非常深，并且所有卷积层都采用相同大小的卷积核尺寸（通常为3x3）。VGGNet 在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了良好的性能。
GoogLeNet：GoogLeNet，也称为Inception Net，是由Google团队提出的模型。它引入了"Inception"模块，使用不同大小的卷积核并行处理输入，提高了网络在不同尺度上的表达能力。GoogLeNet 在ILSVRC 2014图像分类挑战赛中获得了第一名。
ResNet：ResNet 是由Kaiming He等人在2015年提出的，它解决了深度神经网络的退化问题。ResNet 使用了残差块（residual block），通过跳跃连接（skip connection）将输入直接添加到输出中，使得网络可以更轻松地训练非常深的层次。
DenseNet：DenseNet 是由Gao Huang等人在2016年提出的模型。它引入了密集连接（dense connection），每个层的输出都与后续所有层的输入相连，促进了信息流动和特征重用。
MobileNet：MobileNet 是由谷歌团队提出的轻量级卷积神经网络模型，用于在计算资源受限的移动设备上进行图像识别。MobileNet 使用深度可分离卷积（depthwise separable convolution）来减少参数量和计算复杂度。
EfficientNet：EfficientNet 是一系列由谷歌团队提出的模型，其中 B0 到 B7 分别表示不同规模大小的模型。EfficientNet 使用复合缩放方法，在网络深度、宽度和分辨率上进行统一缩放，以在精度和效率之间取得平衡。
这些是常见的卷积神经网络模型，它们在许多计算机视觉任务中表现出色，并对深度学习的发展起到了重要的推动作用。研究人员和实践者根据不同的需求，可以选择适合的模型来解决各种问题。
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