卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的明星模型，已经在图像识别、视频分析等领域大放异彩。从经典的LeNet到如今的ResNet，每一种CNN模型都在特定场景中展现了独特的魅力。例如，LeNet以其简洁高效的特点，成为早期手写数字识别的经典之作；而AlexNet则凭借强大的并行计算能力，在ImageNet竞赛中一举成名。之后，VGG通过增加网络深度进一步提升了性能，GoogLeNet则引入了Inception模块，优化了计算效率。近年来，ResNet横空出世，凭借其创新的残差结构解决了深层网络训练难题，为AI发展注入了新动力。此外，EfficientNet以模型缩放策略闻名，兼顾了性能与资源消耗。不同模型各有千秋，但它们共同推动了计算机视觉技术的进步。💪💻
深度学习 人工智能 CNN模型