CNN模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的缩写，是一种特殊类型的神经网络结构，主要用于处理图像和视觉任务。以下是一些常见的CNN模型：
LeNet-5: 是最早提出的卷积神经网络之一，用于手写数字识别任务。
AlexNet: 是在2012年ImageNet图像分类竞赛中取得突破性成果的模型，引入了ReLU激活函数和Dropout等技术。
VGGNet: 提出了多层深度卷积层堆叠的思想，并采用较小的卷积核大小。
GoogLeNet (Inception): 使用了Inception模块，通过并行多个不同尺寸的卷积核来捕获不同级别的特征。
ResNet (Residual Network): 引入了残差连接（跳跃连接），解决了深层网络训练过程中梯度消失问题，并实现了更深更复杂的网络结构。
DenseNet: 提出了密集连接（Dense Connectivity）机制，在每个层都将前面所有层的特征作为输入。
MobileNet: 针对移动设备端提出的轻量级CNN模型，使用深度可分离卷积减少参数数量和计算量。
EfficientNet: 通过自动缩放网络深度、宽度和分辨率来构建高效且准确的模型，是一种具有优秀性能的模型结构。
这些是CNN领域的一些重要模型，每个模型都有其特定的架构和创新点，适用于不同规模和复杂度的图像处理任务。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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