CNN（卷積神經網絡）是一種深度學習模型，廣泛應用于圖像識別、自然語言處理等領域。以下是一些常用的CNN模型：

1. LeNet-5：LeNet-5是最早的卷積神經網絡之一，由Yann LeCun等人于1998年提出。它主要用于手寫數(shù)字識別，包括卷積層、池化層和全連接層。
2. AlexNet：AlexNet是2012年ImageNet競賽的冠軍模型，由Alex Krizhevsky等人提出。它包含5個卷積層和3個全連接層，使用ReLU激活函數(shù)和Dropout正則化技術。
3. VGGNet：VGGNet是2014年ImageNet競賽的亞軍模型，由Oxford大學的Visual Geometry Group提出。它采用更小的卷積核（3x3）和更深的網絡結構，通過重復使用相同的卷積層和池化層來構建。
4. GoogLeNet：GoogLeNet是2014年ImageNet競賽的冠軍模型，由Google Brain團隊提出。它引入了Inception模塊，通過并行連接多個不同尺寸的卷積核來提高模型的表達能力。
5. ResNet：ResNet是2015年ImageNet競賽的冠軍模型，由微軟研究院提出。它引入了殘差連接（Residual Connection），解決了深度網絡訓練中的梯度消失問題，使得網絡可以更深。
6. Inception-v4：Inception-v4是GoogLeNet的改進版本，由Google Brain團隊提出。它進一步優(yōu)化了Inception模塊，提高了模型的性能和效率。
7. DenseNet：DenseNet是2016年提出的卷積神經網絡模型，由UCSD的Gao Huang等人提出。它通過連接每個卷積層的輸出，提高了特征的重用率，減少了參數(shù)的數(shù)量。
8. MobileNet：MobileNet是2017年提出的輕量級卷積神經網絡模型，由Google Brain團隊提出。它使用深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolution）來減少模型的大小和計算量，適用于移動設備和嵌入式設備。
9. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一種實時目標檢測模型，由Joseph Redmon等人提出。它將目標檢測任務視為一個回歸問題，直接在圖像上預測邊界框和類別概率。
10. U-Net：U-Net是一種用于醫(yī)學圖像分割的卷積神經網絡模型，由Fritz

Aus der Ohe等人提出。它采用對稱的U形結構，通過跳躍連接（Skip Connection）將編碼器和解碼器連接起來，提高了模型的性能和精確度。

這些模型在不同的應用場景中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，為深度學習和人工智能的發(fā)展做出了重要貢獻。