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CNN结构模型一句话概述：从LeNet到ShuffleNet

  1. LeNet：基于渐变的学习应用于文档识别
  2. AlexNet：具有深卷积神经网络的ImageNet分类
  3. ZFNet：可视化和理解卷积网络
  4. VGGNet：用于大规模图像识别的非常深的卷积网络
  5. NiN：网络中的网络
  6. GoogLeNet：卷入更深入
  7. Inception-v3：重新思考计算机视觉的初始架构
  8. ResNet：图像识别的深度残差学习
  9. Stochastic_Depth：具有随机深度的深层网络
  10. WResNet：非常深的网络的加权残差
  11. Inception-ResNet：Inception-v4，inception-resnet以及剩余连接对学习的影响
  12. Fractalnet：没有残差的超深层神经网络
  13. WRN：宽残留网络
  14. ResNeXt：深层神经网络的聚合残差变换
  15. DenseNet：密集连接的卷积网络
  16. PyramidNet：深金字塔残留网络
  17. DPN：双路径网络
  18. SqueezeNet：AlexNet级准确度，参数减少50倍，模型尺寸小于0.5MB
  19. MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
  20. ShuffleNet：移动设备极高效的卷积神经网络

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