8、人工智能与智能农业食品供应链：现状与前景

人工智能与智能农业食品供应链：现状与前景

1. 卷积神经网络架构对比

在人工智能领域，卷积神经网络（CNN）有着多种架构，不同架构在参数数量、计算量等方面存在差异。

1.1 DenseNet与ResNet

DenseNet和ResNet较为相似，但区别在于参数数量和浮点运算次数（FLOPs）。DenseNet的参数数量和FLOPs几乎是ResNet的一半。

1.2 Xception架构

基于宽度的CNN架构是Xception。它通过加宽Inception块来设计架构。与Inception模型相比，Xception模型有71层，适用于处理包含3.5亿张图像、17000个类别的大型数据集。

1.3 不同CNN架构对比

架构	参数数量	数据集	层数	开发者/年份
LeNet	60K	MNIST	7	Yann LeCun等/1998
AlexNet	61M	ImageNet	8	Alex Krizhevsky等/2012