对 cifar10 数据库，调整网络结构为 LeNet，优化算法及其学习率，批 量大小 batch_size，迭代的代数 epoch，用python实现，分析相应的结果。

LeNet 是一个经典的卷积神经网络结构，用于图像分类任务。对于 cifar10 数据库，我们可以将 LeNet 进行调整，使其更适应 cifar10 数据库的特殊性质。

LeNet 网络结构如下：


对于 cifar10 数据库，我们可以将 LeNet 进行调整，得到一个新的网络结构如下：


在这个新的网络结构中，我们添加了一个额外的卷积层和一个池化层，以适应 cifar10 数据库的特殊性质。

优化算法及其学习率可以选择 Adam 优化算法，学习率可以设置为 0.001。

批量大小 batch_size 可以设置为 64。

迭代的代数 epoch 可以设置为 100。

用 Python 实现可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架，以下是 TensorFlow 的实现代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 加载 cifar10 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 构建 LeNet 模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (5, 5), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=100, validation_data=(x_test, y_test))

训练过程中，我们可以观察模型在训练集和测试集上的准确率和损失函数的变化情况，以及训练时间等指标。最终，我们可以得到一个在 cifar10 数据库上表现良好的 LeNet 模型。