在当今科技飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）成为了众多领域的重要工具，而了解 CNN 常用的模型，对于深入研究和应用这一技术至关重要。
CNN 常用模型种类繁多，各具特点和优势，LeNet 模型是早期的经典之作，它结构相对简单，但为后续更复杂的模型奠定了基础，LeNet 在手写数字识别等任务中表现出色，其开创性的设计理念影响深远。
AlexNet 模型则是 CNN 发展中的一个重要里程碑，它具有更深的网络结构和更多的参数，极大地提升了图像识别的准确率，通过引入 ReLU 激活函数和数据增强等技术，AlexNet 展现出了强大的性能。
VGG 模型以其规整的网络结构而闻名，通过使用多个小卷积核代替大卷积核，VGG 不仅减少了参数数量，还提高了模型的泛化能力，在大规模图像识别任务中，VGG 取得了令人瞩目的成果。
GoogLeNet 模型创新地引入了 Inception 模块，增加了网络的宽度和对不同尺度特征的提取能力，这种独特的设计使得 GoogLeNet 在计算资源有限的情况下，仍能实现高效的特征学习。
ResNet 模型通过引入残差连接，有效地解决了深度网络中的梯度消失问题，使得网络能够构建得更深，从而进一步提升了性能。
只是 CNN 常用模型中的一部分，每种模型都在特定的任务和场景中发挥着重要作用，深入研究和理解这些模型，将有助于我们更好地利用 CNN 技术解决实际问题。
文章参考来源：相关学术文献及技术博客。
中心句：
1、了解 CNN 常用的模型，对于深入研究和应用这一技术至关重要。
2、LeNet 模型是早期的经典之作，为后续更复杂的模型奠定了基础。
3、AlexNet 模型是 CNN 发展中的一个重要里程碑，展现出了强大的性能。
4、VGG 模型以其规整的网络结构而闻名，提高了模型的泛化能力。
5、GoogLeNet 模型创新地引入了 Inception 模块，增加了网络的宽度和对不同尺度特征的提取能力。
6、ResNet 模型通过引入残差连接，有效地解决了深度网络中的梯度消失问题。
7、深入研究和理解这些模型，将有助于我们更好地利用 CNN 技术解决实际问题。
