常见的 CNN 网络及其主要特点和区别如下:
LeNet :
- 最早的 CNN 算法,由 Yann LeCun 提出
- 用于手写数字识别,有两个卷积层和两个pooling层
- 展示了 CNN 在图像领域的强大能力
AlexNet:
- 2012 年深度卷积网络取得突破性进展
- 使用卷积层替换全连接层,改进原有 CNN 模型结构
- 使用 ReLU 函数和 Dropout 技术提高准确率和收敛速度
VGGNet:
- 提出使用更多的卷积层提高准确率
- 以少量的大型过滤器替代更多的小型过滤器
- 去掉最大池化层,使用 stride=2 的卷积层代替
GoogLeNet :
- 首次使用了 Inception 模块,更高效的组合多个滤波器尺寸
- 减少参数数量,实现特征融合以提高精度
- 通过辅助分类器提高训练速度
ResNet:
- 通过残差结构解决深层网络梯度弥散问题
- 使网络能逼近或超过 identity 映射,加强表示力
- 残差网络破解了 deeper – better 的瓶颈
总的来说,以上 CNN 网络具有不同的特点和优势:
- LeNet 设置基础结构
- AlexNet 提高精度
- VGGNet深化网络结构
- GoogleNet优化计算效率
- ResNet解决网络递增问题
它们代表着 CNN 不断发展和优化的方向,各有所长,在不同任务上有不同的效果。