卷积神经网络二分类模型

好的，关于卷积神经网络的二分类模型，您需要提供更多的信息才能让我更好地回答您的问题。以下是一些常见的卷积神经网络二分类模型：

1. LeNet-5：是一个经典的卷积神经网络模型，用于手写数字识别，具有两个卷积层和三个全连接层。

2. AlexNet：是第一个在ImageNet数据集上获得优异结果的神经网络模型，具有五个卷积层和三个全连接层。

3. VGGNet：是一个非常深的卷积神经网络模型，具有16个或19个卷积层，用于图像分类和物体识别。

4. GoogLeNet：是一个具有22个层的卷积神经网络模型，使用了Inception模块，用于图像分类和物体检测。

5. ResNet：是一个非常深的卷积神经网络模型，具有152个或更多层，用于图像分类和物体识别。

这些模型都可以用于二分类任务，具体的实现方式和参数需要根据具体的数据集和任务来确定。