1. LeNet

• 提出時間：1998年
• 最新版本：原始版本
• 使用的數據集格式：MNIST（28x28灰度圖像）
• 優點：
  • 結構簡單，易于理解和實現。
  • 對于小規模圖像數據集（如MNIST）有很好的表現。
• 缺點：
  • 難以擴展到更復雜和更大規模的數據集。
  • 網絡深度較淺，特征提取能力有限。

2. AlexNet

• 提出時間：2012年
• 最新版本：原始版本
• 使用的數據集格式：ImageNet（224x224彩色圖像）
• 優點：
  • 在ImageNet競賽中首次顯著超過傳統方法，推動了深度學習的發展。
  • 采用ReLU激活函數，加速了訓練過程。
• 缺點：
  • 模型較大，訓練時間長。
  • 需要大量的計算資源（特別是顯存）。

3. VGG

• 提出時間：2014年
• 最新版本：VGG-19
• 使用的數據集格式：ImageNet（224x224彩色圖像）
• 優點：
  • 結構簡單，只有3x3卷積核，便于理解和實現。
  • 深度較深，可以提取更復雜的特征。
• 缺點：
  • 參數量大，模型龐大。
  • 計算資源需求高，訓練時間長。

4. Inception (GoogLeNet)

• 提出時間：2014年
• 最新版本：Inception-v4
• 使用的數據集格式：ImageNet（299x299彩色圖像）
• 優點：
  • 使用Inception模塊，顯著減少了參數量。
  • 具有較高的計算效率和準確性。
• 缺點：
  • 結構復雜，不易理解和實現。
  • 訓練和調參較為困難。

5. ResNet

• 提出時間：2015年
• 最新版本：ResNet-152
• 使用的數據集格式：ImageNet（224x224彩色圖像）
• 優點：
  • 引入殘差模塊，解決了深度神經網絡的退化問題。
  • 可以訓練非常深的網絡（超過100層）。
• 缺點：
  • 計算開銷較大，訓練時間長。
  • 殘差連接的設計增加了模型的復雜性。

6. DenseNet

• 提出時間：2017年
• 最新版本：DenseNet-264
• 使用的數據集格式：ImageNet（224x224彩色圖像）
• 優點：
  • 使用密集連接，促進特征的重用，減少梯度消失。
  • 參數量相對較少，計算效率高。
• 缺點：
  • 結構復雜，內存消耗較大。
  • 對硬件要求較高，訓練時間長。

7. EfficientNet

• 提出時間：2019年
• 最新版本：EfficientNet-B7
• 使用的數據集格式：ImageNet（224x224彩色圖像）
• 優點：
  • 利用復合縮放方法，在參數和計算量之間取得平衡。
  • 在多個任務上表現出色，效率高。
• 缺點：
  • 架構復雜，不易理解和實現。
  • 需要大量的超參數調節。

數據集

這些網絡大多使用ImageNet數據集進行訓練和測試。ImageNet數據集包含超過一千萬張有標簽的圖像，分為1000個類別，圖像通常是RGB彩色圖像，大小為224x224或299x299。

選擇合適的網絡

選擇合適的分類網絡主要取決于具體的應用場景和資源條件：

• 對于資源有限的小型項目，可以選擇LeNet或VGG。
• 對于需要高精度和有較多計算資源的項目，可以選擇ResNet或EfficientNet。
• 如果需要高效且參數少的模型，可以考慮DenseNet或Inception。

這些網絡各有優缺點，開發者應根據具體需求進行選擇。