卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有类似网格结构的数据，如图像数据。以下是一些常见的卷积神经网络结构：

  1. LeNet-5：

    • 最早的卷积神经网络之一，由LeCun等人于1998年提出。

    • 适用于手写数字识别（MNIST数据集）。

  2. AlexNet：

    • 由Alex Krizhevsky等人于2012年提出，是当时最先进的CNN架构。

    • 在ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中取得了突破性成果。

  3. VGGNet：

    • 由Vincent Vanhoucke等人于2014年提出。

    • 以其简洁的设计和强大的性能而闻名，特别适用于图像分类任务。

  4. GoogLeNet：

    • 由Google Brain团队于2014年提出。

    • 以其创新的设计（Inception模块）和优异的性能而著称。

  5. ResNet：

    • 由Kaiming He等人于2015年提出。

    • 引入了残差连接（Residual Connections），使得网络可以更深，同时避免了梯度消失问题。

  6. DenseNet：

    • 由Huang等人于2017年提出。

    • 每一层都连接到所有后续层，形成了一个密集的连接网络。

  7. Inception-v4：

    • 基于GoogLeNet的Inception模块进行了改进。

    • 引入了额外的Inception模块变体，如Inception-ResNet-v2。

  8. SENet：

    • 引入了Squeeze-and-Excitation（压缩和激励）机制。

    • 使得网络能够自适应地调整不同通道的重要性。

  9. EfficientNet：

    • 由Google Brain团队于2019年提出。

    • 通过联合缩放（Joint Scaling）方法实现了模型大小、计算复杂度和性能的平衡。

这些只是卷积神经网络家族中的一小部分，随着研究的深入和技术的发展，新的卷积神经网络结构不断涌现。