卷积神经网络模型：AlexNet、VGG 和 ResNet 的特点解析

接下来，我们将对三种已经被广泛应用的卷积神经网络模型进行简要介绍，并分析每种模型的特点。

'AlexNet' 是 2012 年 ImageNet 竞赛中取得冠军的模型，其特点是使用了多层卷积层和池化层，以及 ReLU 激活函数，在当时取得了显著的性能提升。

'VGG' 模型则在 AlexNet 的基础上，采用了更深的网络结构，并使用了更小的卷积核，使得模型更加高效。

'ResNet' 模型则引入了残差连接，有效地解决了深层网络训练中的梯度消失问题，使得模型能够训练更深的网络结构，并取得更高的精度。