圖像識別用哪個卷積神經網路模型

1、區別就在循環層上。卷積神經網路沒有時序性的概念，輸入直接和輸出掛鉤；循環神經網路具有時序性，當前決策跟前一次決策有關。

2、CNN：每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被稱為前向神經網路。

3、從廣義上來說，NN(或是更美的DNN)確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，所謂的深度神經網路DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。

4、CNN的語音識別的特徵（feature）通常是是頻譜圖（spectrogram），類似圖片識別的處理方式。同樣也可以利用filtersize，基於過去和未來的信息判斷當前內容。但由於size固定，longdependence方面不如LSTM。

㈢ 通常使用的處理圖像數據的網路模型是

處理圖像數據的網路模型通常使用卷積神經網路（CNN）。

拓展知識：

CNN是一種深度學習模型，特別適用於處理圖像數據，因為它能夠自動學習從原始像素到高級特徵的表示。CNN由多個卷積層組成，每個卷積層包含多個卷積核，這些卷積核會在輸入圖像上滑動以進行卷積操作。卷積核的輸出與一個非線性激活函數（如ReLU）相結合，以生成每個位置的更深層的特徵表示。然後，這些特徵通過一系列池化操作（如最大池化或空間下采樣）進一步簡化，以提高模型的效率和速度。

除了CNN之外，還有其他處理圖像數據的網路模型，例如U-Net、ResNet、VGG、GoogLeNet等。這些模型通常用於不同的任務，如目標檢測、分割、分類等。為了更好地理解圖像數據，可以使用預訓練的模型進行遷移學習。這意味著可以從大型數據集（如ImageNet）上訓練的模型中提取特徵，並將其應用於目標任務。這不僅可以節省大量的訓練時間，還可以提高模型的准確性。

在處理圖像數據時，還需要考慮一些其他因素，如數據增強（通過旋轉、縮放、翻轉等變換原始圖像來增加數據集）、使用適合圖像數據的優化器（如SGD或Adam）以及適當的損失函數等。

總之，處理圖像數據的網路模型通常使用CNN，它可以自動學習從原始像素到高級特徵的表示，並可以用於不同的任務，如目標檢測、分割、分類等。使用預訓練模型進行遷移學習可以節省大量的訓練時間並提高准確性。同時，還需要考慮數據增強、優化器和損失函數等因素來更好地處理圖像數據。