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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域的经典模型之一，因其能够通过局部特征提取与非线性组合实现图像识别与视频分析等功能而广泛应用于计算机视觉领域。本文将系统介绍CNN常用模型及其应用，帮助读者掌握其核心特征与实现方式。

首先，CNN的核心概念是通过卷积操作提取图像的局部特征，并通过池化、ReLU层等操作增强模型的非线性能力。常见的CNN模型包括 ResNet、VGG、DenseNet 和 EfficientNet 等，在不同应用场景中表现出显著的性能优势。

1. ResNet：深度与参数优化的典范
ResNet（Residual Network）是首个使用残差连接（Residual Connection）结构的深度神经网络，其通过连接多个层级的特征图，有效解决了梯度消失问题。ResNet的层数和宽度决定了其参数量，例如 512 层的 ResNet-50 在 MNIST 数据集上实现 99.5% 的准确率。

2. VGG：参数少且结构简单
VGG（Very Deep Convolutional Neural Networks）以其较低的参数量和简单结构受到推崇。例如 VGG-16 在 ImageNet 上达到 98.4 的精度，但其训练时间较长，适用于需要快速部署的场景。

3. DenseNet：高效与模块化设计
DenseNet 的设计融合了 dense (dense) 与 identity (identity) 的结构，通过密集连接替代传统卷积操作，显著减少了计算量。例如 DenseNet-201 在 ImageNet 上达到 99.2 的精度，并在工业场景中实现快速部署。

4. EfficientNet：参数优化与模型压缩
EfficientNet 是以参数优化为核心的设计，通过分层压缩和动态网络结构实现模型压缩。例如 Efficient-Net V2 在保持精度的同时降低计算量，广泛应用于移动端和嵌入式系统。

5. 应用与对比分析
不同模型在参数量、计算效率和训练时间方面存在显著差异。例如，Efficient-Net 通过动态网络结构减少参数量，而 VGG-16 在参数少但训练时间长方面表现优异。选择模型时需综合考虑应用场景、计算资源和部署需求。

综上所述，CNN 常用模型的选择应基于任务需求、计算资源和可扩展性进行权衡。无论是用于工业场景的高效部署，还是用于图像识别的高性能任务，上述模型均能提供有效解决方案。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。