图像识别用哪个卷积神经网络模型

1、区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。

2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。

3、从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。

4、CNN的语音识别的特征（feature）通常是是频谱图（spectrogram），类似图片识别的处理方式。同样也可以利用filtersize，基于过去和未来的信息判断当前内容。但由于size固定，longdependence方面不如LSTM。

㈢ 通常使用的处理图像数据的网络模型是

处理图像数据的网络模型通常使用卷积神经网络（CNN）。

拓展知识：

CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据，因为它能够自动学习从原始像素到高级特征的表示。CNN由多个卷积层组成，每个卷积层包含多个卷积核，这些卷积核会在输入图像上滑动以进行卷积操作。卷积核的输出与一个非线性激活函数（如ReLU）相结合，以生成每个位置的更深层的特征表示。然后，这些特征通过一系列池化操作（如最大池化或空间下采样）进一步简化，以提高模型的效率和速度。

除了CNN之外，还有其他处理图像数据的网络模型，例如U-Net、ResNet、VGG、GoogLeNet等。这些模型通常用于不同的任务，如目标检测、分割、分类等。为了更好地理解图像数据，可以使用预训练的模型进行迁移学习。这意味着可以从大型数据集（如ImageNet）上训练的模型中提取特征，并将其应用于目标任务。这不仅可以节省大量的训练时间，还可以提高模型的准确性。

在处理图像数据时，还需要考虑一些其他因素，如数据增强（通过旋转、缩放、翻转等变换原始图像来增加数据集）、使用适合图像数据的优化器（如SGD或Adam）以及适当的损失函数等。

总之，处理图像数据的网络模型通常使用CNN，它可以自动学习从原始像素到高级特征的表示，并可以用于不同的任务，如目标检测、分割、分类等。使用预训练模型进行迁移学习可以节省大量的训练时间并提高准确性。同时，还需要考虑数据增强、优化器和损失函数等因素来更好地处理图像数据。