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# 使用TensorFlow需要掌握的模型架构
- URL: https://yinguobing.com/blog/better-know-these-models-while-using-tensorflow/
- Published: 2021-03-11T08:34:42.000Z
- Updated: 2022-05-29T02:33:24.000Z
- Description: 天下模型千千万，这几个最好掌握
- Author: 尹国冰
- Tags: TensorFlow

封面图片：[Artiom Vallat](https://unsplash.com/@virussinside?utm%5Fsource=unsplash&utm%5Fmedium=referral&utm%5Fcontent=creditCopyText)

深度神经网络灵活的结构注定了其架构的千姿百态。几乎每天都有新的架构诞生。不过对于使用TensorFlow的工程师来说，这几个架构需要特别留意。原因很简单——它们被内置在TensorFlow中。

> 以下给出各个网络与官方文章链接。如何在TensorFlow中使用它们可以参考官方文档中的使用说明：[https://www.tensorflow.org/api\_docs/python/tf/keras/applications](https://www.tensorflow.org/api%5Fdocs/python/tf/keras/applications?hl=en&ref=yinguobing.com)

### VGG

深度卷积神经网络早期经典结构，使用3×3小卷积核，并通过尽可能的增加深度来提升表现。作者为牛津大学的Karen Simonyan等人。

官方论文：[Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition](https://arxiv.org/abs/1409.1556?ref=yinguobing.com) (ICLR 2015)

### ResNet

大名鼎鼎的残差网络，ILSVRC & COCO 2015图像分类竞赛第一名。这个架构不用多说，几乎每个已经入门的深度学习图像工程师都在项目中接触过。通过独特的跳跃连接打通梯度流动的阻碍，使得极深度网络的训练成为可能。作者为微软亚洲研究院的何凯明等人。

官方论文：[Deep Residual Learning for Image Recognition](https://arxiv.org/abs/1512.03385?ref=yinguobing.com) (CVPR 2015)

学习笔记：[残差网络解决了什么问题](https://yinguobing.com/blog/what-problem-dose-residual-network-solve/)

### Inception V3/V4

将5×5的大卷积核运算打散为3×3的小卷积核运算。作者为Google的Christian Szegedy。

官方论文 v3：[Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision](http://arxiv.org/abs/1512.00567?ref=yinguobing.com) (CVPR 2016)

将残差网络与Inception结合起来，又叫Inception-ResNet。作者依旧为Google的Christian Szegedy。

官方论文 v4：[Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning](https://arxiv.org/abs/1602.07261?ref=yinguobing.com) (AAAI 2017)

### Xception

在Inception中引入depthwise separable convolutions。

官方论文：[Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions](https://arxiv.org/abs/1610.02357?ref=yinguobing.com) (CVPR 2017)

### DenseNet

不但要像ResNet一样连接，还要稠密起来。

官方论文：[Densely Connected Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1608.06993?ref=yinguobing.com) (CVPR 2017)

### MobileNet v1/v2/v3

轻量级网络的经典之作。

官方论文 v1：[MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications](https://arxiv.org/abs/1704.04861?ref=yinguobing.com)

官方论文 v2：[MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks](https://arxiv.org/abs/1801.04381?ref=yinguobing.com) (CVPR 2018)

官方论文 v3：[Searching for MobileNetV3](https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf?ref=yinguobing.com) (ICCV 2019)

学习笔记：[图解MobileNetV2中的Bottlenecks](https://yinguobing.com/blog/bottlenecks-block-in-mobilenetv2/)

### NASNet

深度神经网络的架构工程令人奔溃！如何能够使用计算机搜索架构？作者是来自Google的Barret Zoph。

官方论文：[Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition](https://arxiv.org/abs/1707.07012?ref=yinguobing.com) (CVPR 2018)

### EfficientNet

模型缩放的大统一方案。

官方论文：[EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1905.11946?ref=yinguobing.com) (ICML 2019)