模拟letnet5的模型结构构建其他卷积神经网络模型

可以根据 LeNet5 的模型结构构建其他卷积神经网络模型，以下是几个例子：

1. AlexNet

AlexNet 是一个经典的卷积神经网络模型，用于在 ImageNet 数据集上进行图像分类。它包含了 5 个卷积层和 3 个全连接层，其中使用了 ReLU 激活函数和 Dropout 正则化。

2. VGGNet

VGGNet 是一个由 Oxford VGG 组提出的卷积神经网络模型，用于在 ImageNet 数据集上进行图像分类。它包含了多个卷积层和全连接层，其中所有的卷积层都是 3x3 的卷积核，使用了 ReLU 激活函数和 Dropout 正则化。

3. ResNet

ResNet 是一个由 Microsoft Research 提出的卷积神经网络模型，用于在 ImageNet 数据集上进行图像分类。它包含了多个残差块，用于解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。ResNet 使用了大量的卷积层和全连接层，其中使用了 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。

4. InceptionNet

InceptionNet 是一个由 Google 提出的卷积神经网络模型，用于在 ImageNet 数据集上进行图像分类。它使用了多个不同尺寸的卷积核，并将它们的输出拼接在一起，用于提高模型的感受野。InceptionNet 还使用了 1x1 的卷积核进行通道维度上的特征选择。

以上是一些常用的卷积神经网络模型，它们都在不同的任务上取得了很好的效果。在实际应用中，可以根据具体的任务选择合适的模型结构。