本文详细介绍了卷积神经网络中的多种经典模型，包括ResNet、DenseNet、ShuffleNet、MobileNet、GhostNet、EfficientNet和RepVGG。每个模型的特点、结构和优化策略均有涉及，如ResNet的残差块，DenseNet的稠密连接，ShuffleNet的通道 shuffle 技术，以及EfficientNet的自动调整网络尺度。同时提到了BN和SE模块在模型中的应用，如SE模块用于提升模型的表达能力。
卷积神经网络AlexNet VGG ResNet DenseNet ShuffleNet MobileNet GhostNet EfficientNet RepVGG
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