在当今科技飞速 进步的时代，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 进步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 进步了模型的泛化能力，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 创造地引入了 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 特殊的设计使得 GoogLeNet 在计算资源有限的情况下，仍能实现高效的特征 进修。

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 难题，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 影响，深入研究和 领会这些模型，将有助于我们更好地利用 CNN 技术解决实际 难题。

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 进步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， 进步了模型的泛化能力。

5、GoogLeNet 模型 创造地引入了 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 难题。

7、深入研究和 领会这些模型，将有助于我们更好地利用 CNN 技术解决实际 难题。