图像分类神经网络的问题

Question

现在最好的几个图像分类深度学习网络是什么，最好是多列几个，想知道先后顺序

Answer 1

答题不易，希望采纳💕
以下是目前被广泛使用且在多个图像分类竞赛上获胜的深度学习神经网络：
AlexNet: 首次在ImageNet比赛中引入了卷积神经网络（CNN）并取得了冠军。使用了深度卷积神经网路，并使用ReLU激活函数。
VGGNet: 提出了使用更小的卷积核和更深的层数来提高模型性能的思想。VGG模型结构简单、易于训练，同时在多个视觉任务上表现良好。
InceptionNet (GoogLeNet): 提出了Inception模块，通过串联不同大小的卷积核来减少计算量并增加分支。此外，还引入了全局平均池化层来减少参数数量。
ResNet: 通过残差连接实现更深的卷积神经网络。残差连接解决了深度网络训练过程中的梯度消失问题，使得可以训练非常深的神经网络。
DenseNet: 在ResNet的基础上进一步提出了密集连接，使得每个层都与前面的所有层相连。这种结构使得网络在特征重用和梯度流方面更加有效。
需要注意的是，尽管这些经典深度学习网络在各种图像分类任务上表现出色，但最佳的图像分类方法通常是因应具体问题而异。