1. 引言
卷积神经网络（Covoluioal eural eworks，C）是一种深度学习的算法，广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。C通过卷积操作、池化操作、全连接操作等手段，可以有效地提取图像、语音、文本等数据的特征，并进行分类、回归等任务。本文将介绍一些常见的卷积神经网络模型，包括Lee、Alexe、VGG、GoogLee、Rese、Desee和Efficiee。
2. Lee模型
Lee是Ya LeCu等人于1998年提出的一种卷积神经网络模型，主要用于手写数字识别和图像分类。Lee由多个卷积层和池化层组成，每层卷积后都接一个全连接层，用于分类。Lee的出现为卷积神经网络的发展奠定了基础。
3. Alexe模型
Alexe是Alex Krizhevsky等人于2012年提出的一种卷积神经网络模型，是深度学习在计算机视觉领域的一次重要突破。Alexe使用了5个卷积层和3个全连接层，其中使用了ReLU激活函数和Dropou技术，提高了模型的泛化能力。在Imagee挑战赛中，Alexe取得了优异的成绩，使得卷积神经网络成为计算机视觉领域的热点。
4. VGG模型
VGG是由牛津大学Visual Geomery Group提出的一种卷积神经网络模型。VGG模型通过连续使用多个3x3的卷积核代替大的卷积核，使得网络可以更深，同时保持参数数量可控。VGG模型在多个计算机视觉任务中都取得了优异的成绩，包括Imagee挑战赛。
5. GoogLee模型
GoogLee是Google提出的一种卷积神经网络模型，其特点是采用了Icepio结构，将不同大小的卷积核在同一个层级中进行操作，减少了计算量和参数数量。GoogLee在Imagee挑战赛中取得了第一名的好成绩，并且在多个计算机视觉任务中都表现出色。
6. Rese模型
Rese（Residual ework）是微软研究院提出的一种卷积神经网络模型。Rese通过引入残差连接（residual coecio），解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。Rese可以训练非常深的网络结构，在多个计算机视觉任务中都取得了优异的成绩。
7. Desee模型
Desee（Desely Coeced Covoluioal ework）是Gao Huag等人于2017年提出的一种卷积神经网络模型。Desee通过密集连接的方式将每一层的输出作为下一层的输入，减少了参数数量和计算量，同时提高了特征的复用性。Desee在多个计算机视觉任务中都取得了优异的成绩。
8. Efficiee模型
Efficiee是Google提出的一种高效卷积神经网络模型。Efficiee通过使用一系列技术手段，如混合分辨率、混合激活函数、混合步长等，提高了模型的性能和效率。Efficiee在多个计算机视觉任务中都取得了优异的成绩，并且在计算资源和模型大小方面都有很好的平衡。
