经典的图像分类模型 📈💻

自从计算机视觉领域兴起以来，图像分类模型就一直是研究的重点和热点。这些模型不仅推动了人工智能技术的发展，还广泛应用于日常生活中的各种场景。从最早的LeNet-5到如今的ResNet，图像分类模型经历了巨大的发展。每一款新模型的出现都标志着技术的进步，它们在提高准确率的同时也降低了计算复杂度。例如，AlexNet通过使用ReLU激活函数和Dropout正则化技术显著提升了性能；而VGGNet则通过增加网络深度来获得更好的特征表达能力。近年来，基于Transformer架构的ViT模型更是引领了新的潮流。这些经典模型不仅展示了深度学习的魅力，也为后续的研究奠定了坚实的基础。无论是对于初学者还是资深研究人员来说，了解这些经典模型都是非常有必要的。

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