为什么现在的CNN模型都是在GoogleNet.VGGNet或者AlexNet上调整的？各个模型图
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评测对比采用以增强结果的说服力为目标的方式，在正式发布研究成果时将其与同一基准及其改进版本进行系统性对比分析。这种研究方法常见于多个领域，在涉及检测与分割任务时通常会采用如VGG、Resnet101等经典的深度学习架构作为基础框架。
时间和精力都是宝贵的资源，在面对科研与工作带来的巨大压力时
模型创新具有较大的难度：实现基本模型的改进需经过大量实验与尝试；同时需积累大量实验数据并依靠强大的灵感；可能导致投入与产出的比例较低。
主要资源消耗包括开发新模型所需的大量时间和计算资源。开发一个新模型通常需要投入巨大的时间和计算资源。这使得在高校以及小型商业团队中实施这样的计划往往不可行。
在实际的应用场景中，其实是有大量的非标准模型的配置。
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