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1. LeNet

• 提出时间：1998年
• 最新版本：原始版本
• 使用的数据集格式：MNIST（28x28灰度图像）
• 优点：
  • 结构简单，易于理解和实现。
  • 对于小规模图像数据集（如MNIST）有很好的表现。
• 缺点：
  • 难以扩展到更复杂和更大规模的数据集。
  • 网络深度较浅，特征提取能力有限。

2. AlexNet

• 提出时间：2012年
• 最新版本：原始版本
• 使用的数据集格式：ImageNet（224x224彩色图像）
• 优点：
  • 在ImageNet竞赛中首次显著超过传统方法，推动了深度学习的发展。
  • 采用ReLU激活函数，加速了训练过程。
• 缺点：
  • 模型较大，训练时间长。
  • 需要大量的计算资源（特别是显存）。

3. VGG

• 提出时间：2014年
• 最新版本：VGG-19
• 使用的数据集格式：ImageNet（224x224彩色图像）
• 优点：
  • 结构简单，只有3x3卷积核，便于理解和实现。
  • 深度较深，可以提取更复杂的特征。
• 缺点：
  • 参数量大，模型庞大。
  • 计算资源需求高，训练时间长。

4. Inception (GoogLeNet)

• 提出时间：2014年
• 最新版本：Inception-v4
• 使用的数据集格式：ImageNet（299x299彩色图像）
• 优点：
  • 使用Inception模块，显著减少了参数量。
  • 具有较高的计算效率和准确性。
• 缺点：
  • 结构复杂，不易理解和实现。
  • 训练和调参较为困难。

5. ResNet

• 提出时间：2015年
• 最新版本：ResNet-152
• 使用的数据集格式：ImageNet（224x224彩色图像）
• 优点：
  • 引入残差模块，解决了深度神经网络的退化问题。
  • 可以训练非常深的网络（超过100层）。
• 缺点：
  • 计算开销较大，训练时间长。
  • 残差连接的设计增加了模型的复杂性。

6. DenseNet

• 提出时间：2017年
• 最新版本：DenseNet-264
• 使用的数据集格式：ImageNet（224x224彩色图像）
• 优点：
  • 使用密集连接，促进特征的重用，减少梯度消失。
  • 参数量相对较少，计算效率高。
• 缺点：
  • 结构复杂，内存消耗较大。
  • 对硬件要求较高，训练时间长。

7. EfficientNet

• 提出时间：2019年
• 最新版本：EfficientNet-B7
• 使用的数据集格式：ImageNet（224x224彩色图像）
• 优点：
  • 利用复合缩放方法，在参数和计算量之间取得平衡。
  • 在多个任务上表现出色，效率高。
• 缺点：
  • 架构复杂，不易理解和实现。
  • 需要大量的超参数调节。

数据集

这些网络大多使用ImageNet数据集进行训练和测试。ImageNet数据集包含超过一千万张有标签的图像，分为1000个类别，图像通常是RGB彩色图像，大小为224x224或299x299。

选择合适的网络

选择合适的分类网络主要取决于具体的应用场景和资源条件：

• 对于资源有限的小型项目，可以选择LeNet或VGG。
• 对于需要高精度和有较多计算资源的项目，可以选择ResNet或EfficientNet。
• 如果需要高效且参数少的模型，可以考虑DenseNet或Inception。

这些网络各有优缺点，开发者应根据具体需求进行选择。