常用的分类任务神经网络模型

常用的分类任务神经网络模型包括：

1. LeNet-5：是最早的卷积神经网络模型之一，主要用于手写数字识别任务。

2. AlexNet：是第一个在大规模图像分类任务上取得显著成果的卷积神经网络模型。

3. VGG：是一个基于卷积层和池化层交替堆叠的深层卷积神经网络模型，具有很好的特征提取能力。

4. GoogleNet/InceptionNet：是一个基于多个不同大小的卷积核进行特征提取的卷积神经网络模型，具有很好的准确率和计算效率。

5. ResNet：是一个基于残差块进行特征提取的深层卷积神经网络模型，可以有效解决深层网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题。

6. LSTM：是一种基于循环神经网络的模型，具有很好的处理序列数据的能力，可以应用于文本分类、语音识别等任务。

7. Transformer：是一种基于自注意力机制进行特征提取的模型，适用于序列到序列的任务，例如机器翻译、文本生成等。