深度分类模型：原理、应用及常用模型

深度分类模型（deep classification model）是指利用深度学习技术构建的用于分类任务的模型。它通常由多层神经网络组成，可以对输入的特征进行多级抽象和分析，从而实现更加准确的分类。

最常见的深度分类模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。CNN 在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛应用，并在 ImageNet 挑战赛等比赛中取得了很好的成绩。

除了 CNN，还有其他深度分类模型，例如循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）、残差网络（Residual Network，简称ResNet）等。这些模型在不同的任务和场景中都有所应用，可以根据具体需求选择合适的模型。